自动驾驶感知卷出新高度？从2D到3D，HeightLane在复杂地形中也能游刃有余！

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导读： HeightLane是一种先进的3D车道检测方法，通过预测基于多斜率假设的高度图，它克服了传统方法在复杂地形中的局限性。这种方法利用高度图和可变形注意力机制，有效地将2D图像特征转换为3D BEV特征，提升了模型对车道线的空间识别和结构理解能力。 ©️【深蓝AI】编译 单目3D车道线检测作为自动驾驶技术的基础组成，负责从单张图像中准确估计车道线的三维坐标。尽管基于激光雷达的3D感知技术取得了显著进展，但是单目相机因其低成本、感知范围广泛，以及能够捕捉高分辨率纹理图像等关键优势，越来越受到研究者的青睐。而且，这些特性对于识别狭窄且细长的车道线至关重要，同时，深度学习在2D车道线检测方面的卓越表现也为3D检测技术的突破奠定了基础。 然而，由于2D图像缺乏深度信息，从单目图像中预测出准确的3D车道信息仍然是 ………………………………