基于视觉的车道线检测技术综述

• 作者: 周玉祥 孙鹏飞 宋聚宝 张婷
• 来源期刊: 时代汽车
• 关键词: 车道线检测 计算机视觉 深度学习 目标检测分割
• 年，卷（期）: 2019,（16）
• 所属期刊栏目: 前沿探讨
• 页码范围: 8-11
• 页数: 4页
• 字数: 4154字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9668.2019.16.002

摘要

车道线检测是完全无人驾驶的关键推动因素.本文综述了近年来基于视觉的车道线检测技术的研究进展.车道线检测通常采用三个步骤进行处理,首先图像预处理得到感兴趣区域,然后预测车道线标记高频出现的区域,最后在该区域进行车道模型拟合.在这项工作中,我们对每个步骤的实现方法进行了详细分析,并展望了车道线检测技术的发展.得益于深度学习技术的进步,车道线检测技术取得了长足的发展,但同时带来了大规模数据集的需求和网络模型的不可解释性,未来的车道线检测技术挑战与机遇并存.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙鹏飞		1	0	0.0	0.0
2	宋聚宝		1	0	0.0	0.0
3	张婷		1	0	0.0	0.0
4	周玉祥		1	0	0.0	0.0