自动驾驶算法—车道检测：3 种深度学习（非 OpenCV）算法

主要观点总结

本文介绍了自动驾驶汽车中的车道检测技术，包括基于分割、基于锚点和基于参数的三种主要方法。文章详细解释了每种方法的原理、流行算法以及示例。此外，还讨论了传统计算机视觉技术和深度学习方法的比较，以及不同公司对车道检测技术的不同实现方式。

关键观点总结

关键观点1: 车道检测在自动驾驶中的重要性

车道检测是自动驾驶汽车的关键技术之一，涉及到图像分割、物体检测和参数回归等多种方法。

关键观点2: 基于分割的车道检测方法

这种方法将车道检测定义为分割问题，尝试将像素值映射到特定的车道或背景类别。流行的算法包括LaneNet和SCNN等。

关键观点3: 基于锚点的车道检测方法

这种方法使用锚点来模拟物体检测，针对的是线条。目标是定义锚点，然后计算检测到的线与这些锚点的偏差。LaneATT模型是最先进的，使用基于注意力的锚点生成。

关键观点4: 基于参数的车道检测方法

这种方法直接回归直线的多项式方程。通常实现具有固定直线数量的三阶多项式。PolyLaneNet等模型是此类中表现最好的。

关键观点5: 传统计算机视觉技术和深度学习方法的比较

传统计算机视觉技术如Canny边缘检测、霍夫变换等虽然有一定效果，但速度和泛化能力有限。深度学习方法的性能更好，更适用于自动驾驶的实际场景。

关键观点6: 不同公司对车道检测技术的不同实现方式

各大公司如特斯拉、Nvidia等都在尝试自己的车道检测技术，其中一些流行的算法包括LaneNet和基于参数的方法。

文章预览

人们在打造自动驾驶汽车时，首先想到的就是实现车道检测。 特斯拉和 mobileye 将其称为“强制性要求”，而 Sebastian Thrun（自动驾驶汽车教父）在一次采访中也将其称为首要、必不可少的任务。 然而，如果这是一个很好的第一反应，那么许多工程师的初衷可能并不是最好的。事实上，我注意到大多数帖子都在解释传统的 OpenCV 算法，这些算法由不再使用的非常古老的函数组成。这就是为什么我想创建这篇关于深度学习的帖子，这是当今公司使用的。事实上，公司主要使用 3 种方法来执行车道检测：    1. 分割方法 （Segmentation Approaches）   2. 基于锚点的方法（ Anchor-Based Approaches）   3. 基于参数的方法（ Parameter Based Approaches）    注意：当我谈论“车道检测”时，我实际上会谈论“车道线检测”的概念。在研究和常识中，这两者是同化的，尽管应该 ………………………………