车道线检测
车道线检测是自动驾驶和高级驾驶辅助系统（ADAS）中的一个重要技术。它的主要目的是识别和跟踪道路上的车道线，以帮助车辆保持在车道内，增强行车安全性。车道线检测通常涉及以下几个步骤：
图像采集：使用摄像头获取道路的实时图像。
预处理：对图像进行处理，如灰度化、平滑、边缘检测等，以提高后续处理的效果。
特征提取：通过算法提取车道线的特征，常用的方法包括霍夫变换、Canny边缘检测等。
车道线识别：根据提取的特征识别车道线的位置和形状，通常会使用机器学习或深度学习的方法来提高识别的准确性。
跟踪与预测：在连续的帧中跟踪车道线，并预测车辆的行驶轨迹，以便进行相应的控制。
输出结果：将检测到的车道线信息反馈给车辆控制系统，以实现自动驾驶或辅助驾驶功能。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络（CNN）的车道线检测方法逐渐成为主流，能够在复杂环境下提供更高的准确性和鲁棒性。