针对中国机器人及人工智能大赛城市道路识别赛项的基于U-Net的车道线检测模型（包含原始图片，打标之后的文件，以及训练结果） 具体使用方法可参考笔者的上一篇博客：基于U-Net的车道线检测模型（中国机器人及人工智能大赛城市道路识别赛项） U-Net是一种流行的深度学习架构，主要用于图像分割任务，特别适合处理具有小数据集的问题。在自动驾驶领域，U-Net模型可以用来进行车道线检测，这一功能对于确保自动驾驶车辆安全、准确地行驶在道路上至关重要。 在中国机器人及人工智能大赛的城市道路识别赛项中，参赛者需设计和训练一个车道线检测模型。U-Net模型由于其结构设计和性能特点，被广泛应用于这一场景。U-Net模型的核心在于其对称的“U”形架构，该结构通过一系列卷积层、池化层和上采样层来捕获图像的上下文信息。模型的编码器部分负责逐步压缩输入图像，提取特征，而解码器部分则逐步恢复图像的空间分辨率，同时在上采样过程中合并特征，生成最终的分割图。 在车道线检测任务中，U-Net模型的训练数据包括原始道路图像以及相应的标记图像。标记图像中，车道线被清晰地标注出来，通常使用二值化或其他方法，以便模型能够学习区分车道线和其他道路表面。训练过程涉及将这些成对的数据输入模型中，通过反向传播算法调整模型参数，最小化预测分割图和标记图之间的差异。 该模型的成功应用不仅取决于其架构，还依赖于训练过程中的数据质量、标注准确性以及超参数的调整。在训练过程中，通常需要对模型进行多次迭代，不断优化以达到最佳性能。一旦训练完成，模型将能够准确地识别新图像中的车道线，为自动驾驶系统提供关键的视觉信息。 此外，U-Net模型的通用性和高效性使其成为处理医学图像分割、卫星图像分析等其他领域图像分割任务的理想选择。其独特的编码器-解码器结构使得它能够处理图像中的局部特征和全局上下文信息，同时保持空间层级结构，这对于精确的图像分割至关重要。 尽管U-Net模型在多个领域显示出强大的潜力，但其性能仍然受限于训练数据的质量和多样性。未来的研究可能会探索如何通过合成数据、数据增强或其他技术来改善模型的鲁棒性和泛化能力，以应对现实世界中各种复杂和不可预测的场景。 U-Net模型作为图像分割任务中的一个重要工具，其在车道线检测方面的应用是自动驾驶技术进步的一个缩影。通过精心设计的网络架构和严格的训练过程，U-Net不仅能够提供高质量的车道线检测结果，还能够为未来的自动驾驶系统集成提供坚实的技术基础。

先进行图像学操作，基于边缘提取的道路检测，使用MATLAB实现，输入为图像矩阵

在道路图像中，为了得到较理想的车道标识边缘，采用基于Sobel算子边缘图像增强的方法增强道路车道线的边缘，从而明显提高车道线提取的准确性。针对道路边界的形状特征提出的二次曲线道路边界模型,实现了对车道标识线的实时跟踪。

在道路图像中，为了得到较理想的车道标识边缘，采用基于Sobel算子边缘图像增强的方法增强道路车道线的边缘，从而明显提高车道线提取的准确性。针对道路边界的形状特征提出的二次曲线道路边界模型， 实现了对车道标识线的实时跟踪。

为了提高智能车对道路的预判能力，探讨了摄像头在智能车道路识别中的应用，提出一种通用的控制算法。在准确采集图像的基础上，通过图像还原技术获得赛道的真实信息，利用临近搜索法对有效道路信息进行快速提取，计算出赛道黑线的走向趋势及赛车当前位置，对赛道进行合理地分类和优化，根据不同的赛道选不同频率的PWM波，极大地减小加速和减速的时间，采用 Bang-Bang控制算法使速度达到理想值。

最权威

基于多尺度卷积网络多层次特征融合的道路识别

基于计算机视觉高速智能车辆的道路识别.pdf

基于MATLAB图像处理的非结构化道路识别.pdf

利用计算机视觉库OpenCV和Android NDK编译技术在Android平台上实现道路识别的处理过程。首先简要介绍了开源计算机视觉库OpenCV及其移植到Android平台上的方法，该方法使Android平台的应用更加广泛，能够更好地实现各种复杂图像的处理。