想研究車道線識別的深度學習網絡…

1.車道線數據集匯總及研究

參考文檔：
1.車道線數據集詳細介紹以及使用方法匯總——CULane Datasets、Tusimple、LLAMAS、ApolloScape（后續會持續更新）

2.算法類學習筆記 — 車道線檢測

1.1 CULane Datesets

1.1.1 相關連接

數據集CULane下載地址

論文地址

官方說明使用文檔

CULane Dataset

1.1.2 介紹

作者針對Caltech、Tusimple等數據集場景單一、數據量少、難度低等問題，用6輛車在北京不同時間錄制了超過55小時，標注了133235張圖片，超過Tusimple Dataset20倍的數據量。論文分成88880張作為訓練集, 9675作為驗證集，34680做測試集。數據集包含城市、農村高速等場景，每張圖片用最多4條線進行標注，對向車道不標，對遮擋部分也標出來。測試集分為正常和8個挑戰性類別，分別對應于下圖9個示例。

對于每幀，用三次樣條曲線手動注釋行車道。對于車道標記被車輛遮擋或看不見的情況，仍會根據上下文注釋車道。還希望算法能夠區分道路上的障礙。因此，沒有注釋在障礙物另一側的車道。在此數據集中，將注意力集中在四個車道標記的檢測上，這在實際應用中最受關注。其他車道標記未標注。

1.2 Tusimple

1.3 LLAMAS

1.4 APOLLOSCAPE

2.車道線檢測框架

2.1 LaneNet：實時車道線檢測框架

是一個開源的深度學習項目，由GitHub上的MaybeSheWill-CV團隊開發，專注于實時的車道線檢測。該項目使用先進的計算機視覺技術和深度學習算法，提供高效、精確的車道線識別，為自動駕駛和智能交通系統等領域提供了強大的技術支持。

深度學習模型： LaneNet采用了基于卷積神經網絡（CNN）的雙分支結構，包括一個語義分割分支和一個邊緣檢測分支。語義分割負責識別圖像中的車道線區域，而邊緣檢測分支則細化邊界，使結果更具精確度。
實時性： 項目著重優化了模型的計算效率，使其在常見的嵌入式設備上也能實現實時運行。這得益于輕量級網絡設計和GPU加速，使得 LaneNet 能夠滿足自動駕駛場景中對速度的要求。
數據集與訓練： LaneNet 使用了CULane和Tusimple這兩個公開的車道線檢測數據集進行訓練。這些數據集包含各種復雜的道路環境和天氣條件，提高了模型的泛化能力。

應用場景：
1.自動駕駛：車道線檢測是自動駕駛的關鍵組成部分，幫助車輛保持在正確的道路上行駛，并在需要時進行轉向或變換車道。
2.智能交通系統：通過實時監測車道情況，可以預測交通流量，輔助決策制定，提高道路安全和效率。
3.駕駛員疲勞監測：如果車輛偏離車道線，可能意味著駕駛員疲勞或注意力不集中，因此這種技術也可用于駕駛員警醒系統。

特點：
1.實時性能：輕量化網絡設計確保了在低功耗設備上實現快速檢測。
2.高精度：雙分支結構結合語義分割和邊緣檢測，提供了準確的車道線定位。
3.可擴展性：項目代碼清晰，易于理解，方便開發者根據需求進行定制和擴展。
4.社區支持：項目在GitCode上有活躍的更新和維護，同時也有一群開發者和用戶的社區支持，不斷推動項目的改進和完善。

LaneNet以其高效的實時性和良好的準確性，為車道線檢測領域樹立了一個優秀的開源解決方案。無論你是自動駕駛研究者還是智能交通系統的開發者，都值得嘗試并利用這個項目來提升你的工作效果。立即探索，開始您的車道線檢測之旅吧！