想研究车道线识别的深度学习网络…

1.车道线数据集汇总及研究

参考文档：
1.车道线数据集详细介绍以及使用方法汇总——CULane Datasets、Tusimple、LLAMAS、ApolloScape（后续会持续更新）

2.算法类学习笔记 — 车道线检测

1.1 CULane Datesets

1.1.1 相关连接

数据集CULane下载地址

论文地址

官方说明使用文档

CULane Dataset

1.1.2 介绍

作者针对Caltech、Tusimple等数据集场景单一、数据量少、难度低等问题，用6辆车在北京不同时间录制了超过55小时，标注了133235张图片，超过Tusimple Dataset20倍的数据量。论文分成88880张作为训练集, 9675作为验证集，34680做测试集。数据集包含城市、农村高速等场景，每张图片用最多4条线进行标注，对向车道不标，对遮挡部分也标出来。测试集分为正常和8个挑战性类别，分别对应于下图9个示例。

对于每帧，用三次样条曲线手动注释行车道。对于车道标记被车辆遮挡或看不见的情况，仍会根据上下文注释车道。还希望算法能够区分道路上的障碍。因此，没有注释在障碍物另一侧的车道。在此数据集中，将注意力集中在四个车道标记的检测上，这在实际应用中最受关注。其他车道标记未标注。

1.2 Tusimple

1.3 LLAMAS

1.4 APOLLOSCAPE

2.车道线检测框架

2.1 LaneNet：实时车道线检测框架

是一个开源的深度学习项目，由GitHub上的MaybeSheWill-CV团队开发，专注于实时的车道线检测。该项目使用先进的计算机视觉技术和深度学习算法，提供高效、精确的车道线识别，为自动驾驶和智能交通系统等领域提供了强大的技术支持。

深度学习模型： LaneNet采用了基于卷积神经网络（CNN）的双分支结构，包括一个语义分割分支和一个边缘检测分支。语义分割负责识别图像中的车道线区域，而边缘检测分支则细化边界，使结果更具精确度。
实时性： 项目着重优化了模型的计算效率，使其在常见的嵌入式设备上也能实现实时运行。这得益于轻量级网络设计和GPU加速，使得 LaneNet 能够满足自动驾驶场景中对速度的要求。
数据集与训练： LaneNet 使用了CULane和Tusimple这两个公开的车道线检测数据集进行训练。这些数据集包含各种复杂的道路环境和天气条件，提高了模型的泛化能力。

应用场景：
1.自动驾驶：车道线检测是自动驾驶的关键组成部分，帮助车辆保持在正确的道路上行驶，并在需要时进行转向或变换车道。
2.智能交通系统：通过实时监测车道情况，可以预测交通流量，辅助决策制定，提高道路安全和效率。
3.驾驶员疲劳监测：如果车辆偏离车道线，可能意味着驾驶员疲劳或注意力不集中，因此这种技术也可用于驾驶员警醒系统。

特点：
1.实时性能：轻量化网络设计确保了在低功耗设备上实现快速检测。
2.高精度：双分支结构结合语义分割和边缘检测，提供了准确的车道线定位。
3.可扩展性：项目代码清晰，易于理解，方便开发者根据需求进行定制和扩展。
4.社区支持：项目在GitCode上有活跃的更新和维护，同时也有一群开发者和用户的社区支持，不断推动项目的改进和完善。

LaneNet以其高效的实时性和良好的准确性，为车道线检测领域树立了一个优秀的开源解决方案。无论你是自动驾驶研究者还是智能交通系统的开发者，都值得尝试并利用这个项目来提升你的工作效果。立即探索，开始您的车道线检测之旅吧！