智能驾驶中的深度学习：基于卷积神经网络的车道线检测

摘要

智能驾驶是人工智能技术的重要应用领域之一，而车道线检测是实现自动驾驶的基础功能。本文介绍了一种基于深度学习的车道线检测方法，使用卷积神经网络（CNN）对道路图像进行实时分析。文章详细阐述了数据预处理、模型构建、训练优化及实际部署的完整流程，并提供了Python代码实现。实验结果表明，该方法在准确性和实时性上均表现良好，适用于智能驾驶系统。

引言

随着人工智能技术的快速发展，智能驾驶已成为汽车行业的研究热点。车道线检测是自动驾驶系统的核心功能之一，其目标是从摄像头捕获的图像中识别车道线，为车辆提供行驶路径参考。传统的车道线检测方法依赖手工设计的特征（如边缘检测、霍夫变换等），但在复杂场景（如光照变化、遮挡等）下鲁棒性较差。近年来，深度学习技术（尤其是CNN）在计算机视觉任务中表现出色，为车道线检测提供了新的解决方案。

本文将介绍一种基于CNN的车道线检测方法，并提供完整的代码实现。

方法

2.1 数据预处理

车道线检测通常使用车载摄像头采集的道路图像作为输入。数据预处理步骤包括：
图像裁剪：去除无关区域（如天空、车身）。

灰度化或色彩空间转换：如转换为HSV或YUV空间以增强车道线对比度。

标准化：将像素值归一化到[0,1]范围。

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