車道線檢測論文最常使用的數據集有哪些？

其中TuSimple和CULane是車道線檢測文章最常使用的數據集。 其中TuSimple挑戰性低，場景多為高速公路，新論文喜歡用它來驗證可行性。 與之相比CULane場景復雜，很多位于北京城區，難度較高。 開局一輛坦克，摧毀水晶，你能否稱霸這座城？

車道線檢測系統是什么？

一般車道線檢測系統多是基于單目圖像，早期算法多是傳統方法。 基本上分成幾個模塊：圖像清理（障礙物遮擋檢測，陰影消除，曝光矯正），特征提取（道路/車道線檢測），道路/車道線模型擬合（橫向/縱向），時域整合（前后幀）和圖像-物理空間（路面坐標系）的對應等。 " Multiple Lane Detection Algorithm Based on Optimized Dense Disparity Map Estimation" 這里重點介紹采用立體視覺（即雙目）的一個方法，其優點是可以利用視差信息。 如圖是其算法框架，雙目特征點提取和匹配之后估計路面方程，計算視差（disparity）圖以及消失點（平行線原理），之后再提取車道線。

如何檢測車道線的位置？

在檢測車道線前，需要粗定位車道線的位置。 為了方便理解，這里引入一個概念——直方圖。 我們知道，我們處理的圖像的分辨率為1280*720，即720行，1280列。 如果我將每一列的白色的點數量進行統計，即可得到1280個值。

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