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Python实现自动驾驶中的车道检测算法：从理论到实践

在自动驾驶技术中，车道检测（Lane Detection） 是感知系统的核心组成部分之一，确保车辆能够准确识别行驶轨迹并做出正确决策。随着计算机视觉与深度学习技术的迅猛发展，车道检测算法的精度和实时性都有了极大的提升。

本篇文章将深入探讨如何利用 Python 及 OpenCV、深度学习 等工具实现自动驾驶中的车道检测，涵盖 图像处理、深度学习方法、优化策略 及 完整代码示例，帮助你真正理解车道检测的核心技术。

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1. 自动驾驶车道检测的技术框架

车道检测的目标是准确识别道路边界线、预测车辆行驶轨迹，主要涉及 传统计算机视觉 和 深度学习 两种方法：

• 基于计算机视觉的方法：主要依赖 边缘检测、颜色分割、直线拟合 等技术，适合结构化道路环境。
• 基于深度学习的方法：使用 CNN、U-Net