车道线检测算法汇总（检测+分割+分类+曲线预测+多传感器）

车道线检测技术概览

一、引言

车道线检测是自动驾驶领域的关键技术之一。本文综合了多种车道线检测方法，包括基于检测、分割、分类、曲线预测、关键点预测等不同方案，并提供了相关资料的链接。

二、基于检测的方法

1. Anchor基础的车道线检测：收集多篇重要论文，提供深入了解。

2. 检测方法汇总：系列文章，概述各种检测技巧。

3. DILane：融合高级与低级特征，提升检测性能。

4. LLDNet：创新的CNN模型，专为车道线检测设计。

三、基于分割的方法

1. 语义分割在车道线检测中的应用：多篇经典文献综述。

2. 分割方法系列汇总：详细解析各种分割技术。

3. RoadSegNet：为边缘设备优化的道路分割网络。

四、分类与曲线预测

1. 基于分类的方法：探索分类在车道线检测中的应用。

2. 曲线拟合技术汇总：针对车道线形状的预测方法。

五、关键点预测与多传感器融合

1. 基于关键点的车道线检测：经典论文合集。

2. 双目视觉与序列处理方法：利用多视角和时间序列信息。

3. 多传感器融合与LiDAR数据应用：提高检测的鲁棒性和准确性。

六、深度学习与多任务学习

1. Transformer在车道线检测中的应用：汇总最新研究。

2. 多任务学习经典文章YOLOP：一文了解多任务学习在车道线检测中的价值。

七、3D车道线与数据集

1. 3D车道线检测技术：M2-3DLaneNet等多模态方法介绍。

2. OpenLanes数据集：推动车道线检测研究的重要资源。

八、车道线识别问题与挑战

1. 遮挡、磨损、不连续等问题的解决方案。

2. 捕捉细长结构和细节特征的技术探讨。

以上内容提供了对车道线检测技术的全面概览，有助于研究者和开发者深入了解该领域的最新进展和挑战。