01 引言

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

本文將詳細(xì)介紹一個(gè)車道線檢測項(xiàng)目的過程，從圖像采集到車道線的準(zhǔn)確識(shí)別，看看在L2自動(dòng)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(xiàng)目功能

本項(xiàng)目旨在通過攝像頭捕捉的道路圖像，運(yùn)用圖像處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)車道線的自動(dòng)檢測，為自動(dòng)駕駛車輛提供精確的路徑信息。項(xiàng)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(shí)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(yù)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(zhǔn)確性，首先需要對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理。

①經(jīng)過OpenCV讀取，將圖片轉(zhuǎn)化為OpenCV所對(duì)應(yīng)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(jì)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(zhǔn)確地映射回原始圖像中，確保車道線的位置與實(shí)際道路一致。

上述操作過程就是一個(gè)完整的車道線檢測項(xiàng)目，但只是簡單地針對(duì)一張圖片獲取以及處理的操作步驟，具體的車道線檢測項(xiàng)目是一個(gè)連續(xù)的實(shí)時(shí)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(shí)時(shí)圖像流，然后這些圖像流被不斷地處理和分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)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(zhǔn)確識(shí)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(gè)完整的車道線檢測項(xiàng)目。

04 項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)課

Python+OpenCV車道線檢測這個(gè)項(xiàng)目，大家要想體系化的學(xué)習(xí)并實(shí)戰(zhàn)，推薦學(xué)習(xí)華清遠(yuǎn)見全棧工程師課程里紅框標(biāo)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(rèn)知與OpenCV，再到完整車道線檢測項(xiàng)目的實(shí)戰(zhàn)。

這部分課程是講師真人大屏授課，帶字幕，總共307講，培訓(xùn)級(jí)別精講視頻。然后實(shí)踐環(huán)節(jié)是，所有算法及項(xiàng)目都可以通過在線平臺(tái)實(shí)操，邊學(xué)邊練，還有3D場景的沉浸式體驗(yàn)。

這部分課程不單賣，可以直接購買人工智能VIP會(huì)員（按月/半年），就可以看上面紅框內(nèi)容的教學(xué)視頻，當(dāng)然如果您對(duì)AI體系課其他內(nèi)容也感興趣的話，購買了人工智能VIP會(huì)員也是能看的，看不完的續(xù)費(fèi)看就可以。

AI全體系課程有1000+講，是針對(duì)0基礎(chǔ)學(xué)生的AI全棧學(xué)習(xí)，覆蓋90% AI崗位技能，積累大廠真實(shí)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)！

05 項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)平臺(tái)

車牌識(shí)別項(xiàng)目的全部操作依托元宇宙人工智能在線實(shí)驗(yàn)平臺(tái)進(jìn)行，平臺(tái)為學(xué)習(xí)者們提供了一個(gè)高效、靈活的環(huán)境，可以在平臺(tái)上無限次試錯(cuò)，在項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)過程中不斷調(diào)試參數(shù)，直到實(shí)現(xiàn)預(yù)期結(jié)果，更好地理解算法的工作原理。

平臺(tái)特色

【算法原理講解】

平臺(tái)將算法進(jìn)行拆分與可視化，把算法拆分成多個(gè)組件，復(fù)雜的東西一旦進(jìn)行拆分(分而治之)就會(huì)變得簡單多了，然后通過平臺(tái)仿真動(dòng)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(yùn)行結(jié)果，而且我們可以交互式地動(dòng)態(tài)調(diào)整算法參數(shù)，實(shí)時(shí)看算法運(yùn)行結(jié)果變化，更好的去理解算法的原理，讓算法學(xué)習(xí)更加直觀和有趣。

【代碼編程實(shí)現(xiàn)】

人工智能在線實(shí)驗(yàn)平臺(tái)可以將人工智能算法，快速生成Python代碼，而且當(dāng)算法組件動(dòng)態(tài)調(diào)參時(shí)，也可以看到Python代碼的實(shí)時(shí)變化，算法和代碼一一對(duì)應(yīng)，這個(gè)功能可以幫助初學(xué)者快速的去應(yīng)用算法，跑起來，看到效果，產(chǎn)生學(xué)習(xí)的興趣。然后在算法應(yīng)用學(xué)習(xí)中，去理解代碼，去加深Python編程學(xué)習(xí)，這樣邊學(xué)邊用編程學(xué)習(xí)更高效。

【3D項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)】

平臺(tái)采用“3D應(yīng)用場景案例實(shí)戰(zhàn)”教學(xué)，提供眾多3D場景化綜合項(xiàng)目實(shí)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(duì)話系統(tǒng)等。

邏輯與算法可接入系統(tǒng)里預(yù)設(shè)的3D場景中，實(shí)現(xiàn)可視化交互體驗(yàn)，覆蓋從數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注、模型訓(xùn)練、預(yù)測、部署到測試的整個(gè)項(xiàng)目周期，打造人工智能沉浸式實(shí)操環(huán)境。學(xué)生既能體驗(yàn)全鏈路落地實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，填補(bǔ)理論與實(shí)踐之間的鴻溝，又能提高實(shí)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(tái)，進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)，為AI基礎(chǔ)學(xué)習(xí)和可視化算法實(shí)踐提供強(qiáng)大的項(xiàng)目落地應(yīng)用平臺(tái)。

平臺(tái)教學(xué)子系統(tǒng)

上面車牌識(shí)別項(xiàng)目主要就是用到平臺(tái)教學(xué)子系統(tǒng)中的【機(jī)器視覺】部分，平臺(tái)除此之外，還提供很多系統(tǒng)子模塊，如：機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)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(xiàng)目應(yīng)用場景等，將理論知識(shí)變得直觀生動(dòng)，同時(shí)為理論知識(shí)的應(yīng)用提供了項(xiàng)目開發(fā)與實(shí)踐的環(huán)境。

想免費(fèi)體驗(yàn)該AI在線實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，后臺(tái)私信雯雯老師（備注：平臺(tái)體驗(yàn)），0元免費(fèi)領(lǐng)取平臺(tái)體驗(yàn)名額哦，名額有限， 機(jī)不可失！