基于机器视觉的车道线检测文献综述

随着智能交通系统和自动驾驶技术的快速发展，车道线检测作为环境感知的关键技术之一，受到了学术界和工业界的广泛关注。

本文回顾了基于机器视觉的车道线检测技术的研究进展，首先介绍了车道线检测的相关概念，并对不同场景下的挑战进行了分析。

其次，对传统的车道线检测方法和基于深度学习的车道线检测方法进行了详细的综述，并比较了它们的优缺点。

最后，对车道线检测技术的未来发展趋势进行了展望。

关键词:车道线检测，机器视觉，深度学习，环境感知，智能交通

车道线检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其目的是识别道路图像或视频序列中的车道线，为车辆提供行驶引导，保证行车安全。

车道线检测的应用领域十分广泛，包括:
辅助驾驶系统(ADAS):为驾驶员提供车道偏离预警、车道保持辅助等功能，提高驾驶安全性。

自动驾驶系统:作为自动驾驶汽车环境感知的重要组成部分，为车辆规划行驶路径提供依据。

道路维护:检测道路标线磨损情况，为道路维护提供信息。

近年来，随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展，车道线检测技术取得了显著进展，但仍然面临着许多挑战，例如光照变化、阴影遮挡、车道线磨损、道路类型复杂等。