01 引言

最近，特斯拉的FSD V13.2版本引起了行業(yè)震動，它帶來了停車啟動、自動換擋等新功能，還實現(xiàn)了全程自動駕駛。這不僅是技術(shù)的飛躍，更是對自動駕駛未來的一次大膽展望。今天我們聊一下自動駕駛領(lǐng)域的一個必備技能——車道線檢測。

本文將詳細介紹一個車道線檢測項目的過程，從圖像采集到車道線的準確識別，看看在L2自動駕駛中，如何通過圖像處理技術(shù)，讓汽車“看”得更清楚，行駛得更安全。

02 項目功能

本項目旨在通過攝像頭捕捉的道路圖像，運用圖像處理技術(shù)，實現(xiàn)車道線的自動檢測，為自動駕駛車輛提供精確的路徑信息。項目的核心在于邊緣檢測技術(shù)，通過這一技術(shù)，車輛能夠識別道路邊緣，為后面的車道線檢測提供非常重要的基礎(chǔ)信息。

03 操作步驟

步驟一：圖像采集與預處理

通過車輛前置攝像頭獲取原始道路圖像，這些圖像包含了道路、車輛、行人等多種元素。為了提高車道線檢測的準確性，首先需要對圖像進行預處理。

①經(jīng)過OpenCV讀取，將圖片轉(zhuǎn)化為OpenCV所對應的格式，方便后面的圖像處理。

②透視變換：將原始圖像通過透視變換技術(shù)轉(zhuǎn)換成鳥瞰圖，排除建筑物、行人等外在因素的干擾，專注于道路圖像的像素處理。

步驟二：圖像邊緣檢測

①噪聲抑制，將圖像變得更加平滑，濾除圖片噪聲。

②計算梯度幅值和方向。

③非極大值抑制處理，過濾掉較小的梯度和不合理的方向，保留重要的邊緣信息。

④雙閾值檢測與邊緣連接，通過雙閾值檢測和邊緣連接技術(shù)，得到完整的車道線。

步驟三：逆透視變換

經(jīng)過邊緣檢測后，得到的車道線圖像需要通過逆透視變換技術(shù)，將檢測到的車道線準確地映射回原始圖像中，確保車道線的位置與實際道路一致。

上述操作過程就是一個完整的車道線檢測項目，但只是簡單地針對一張圖片獲取以及處理的操作步驟，具體的車道線檢測項目是一個連續(xù)的實時處理過程，不僅僅涉及單張圖片的處理，而是需要系統(tǒng)不斷地從車載攝像頭獲取連續(xù)的實時圖像流，然后這些圖像流被不斷地處理和分析，實現(xiàn)對車道線的持續(xù)性檢測。

這種連續(xù)的圖像處理和車道線檢測是確保智能駕駛系統(tǒng)能夠準確識別道路邊界、維持車輛在車道中穩(wěn)定行駛的關(guān)鍵，最終才能構(gòu)成一個完整的車道線檢測項目。

04 項目實戰(zhàn)課

Python+OpenCV車道線檢測這個項目，大家要想體系化的學習并實戰(zhàn)，推薦學習華清遠見全棧工程師課程里紅框標題的這部分課程內(nèi)容（如下圖）?？梢允职咽謳ьI(lǐng)大家，從Python基礎(chǔ)編程開發(fā)，到圖像認知與OpenCV，再到完整車道線檢測項目的實戰(zhàn)。

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05 項目實戰(zhàn)平臺

車牌識別項目的全部操作依托元宇宙人工智能在線實驗平臺進行，平臺為學習者們提供了一個高效、靈活的環(huán)境，可以在平臺上無限次試錯，在項目實現(xiàn)過程中不斷調(diào)試參數(shù)，直到實現(xiàn)預期結(jié)果，更好地理解算法的工作原理。

平臺特色

【算法原理講解】

平臺將算法進行拆分與可視化，把算法拆分成多個組件，復雜的東西一旦進行拆分(分而治之)就會變得簡單多了，然后通過平臺仿真動畫深入淺出的講解原理，理解算法每一環(huán)節(jié)的原理及運行結(jié)果，而且我們可以交互式地動態(tài)調(diào)整算法參數(shù)，實時看算法運行結(jié)果變化，更好的去理解算法的原理，讓算法學習更加直觀和有趣。

【代碼編程實現(xiàn)】

人工智能在線實驗平臺可以將人工智能算法，快速生成Python代碼，而且當算法組件動態(tài)調(diào)參時，也可以看到Python代碼的實時變化，算法和代碼一一對應，這個功能可以幫助初學者快速的去應用算法，跑起來，看到效果，產(chǎn)生學習的興趣。然后在算法應用學習中，去理解代碼，去加深Python編程學習，這樣邊學邊用編程學習更高效。

【3D項目實戰(zhàn)】

平臺采用“3D應用場景案例實戰(zhàn)”教學，提供眾多3D場景化綜合項目實戰(zhàn)，包括：智能分揀系統(tǒng)、智能駕駛系統(tǒng)、智能垃圾分類、智能對話系統(tǒng)等。

邏輯與算法可接入系統(tǒng)里預設(shè)的3D場景中，實現(xiàn)可視化交互體驗，覆蓋從數(shù)據(jù)采集、標注、模型訓練、預測、部署到測試的整個項目周期，打造人工智能沉浸式實操環(huán)境。學生既能體驗全鏈路落地實戰(zhàn)項目，填補理論與實踐之間的鴻溝，又能提高實際操作能力和解決問題的能力。還可將程序通過編程接口API輕松部署到硬件平臺，進行遷移學習，為AI基礎(chǔ)學習和可視化算法實踐提供強大的項目落地應用平臺。

平臺教學子系統(tǒng)

上面車牌識別項目主要就是用到平臺教學子系統(tǒng)中的【機器視覺】部分，平臺除此之外，還提供很多系統(tǒng)子模塊，如：機器學習、深度學習基礎(chǔ)、CV-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、視覺經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、NLP循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、CV-NLP-Transformer、綜合項目應用場景等，將理論知識變得直觀生動，同時為理論知識的應用提供了項目開發(fā)與實踐的環(huán)境。

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