基于深度学习的车道线检测方法研究的国内和国外现状
国外现状
国外在车道线检测的研究上起步较早，已经取得了一些重要的成果。在技术上，国外研究已经从传统的基于手工特征的方法转向基于深度学习的方法，尤其是在自动驾驶领域，深度学习技术在车道线检测方面取得了显著的进步。此外，国外在数据集构建、模型优化、硬件部署等方面也进行了深入的研究，并取得了相应的成果。
国内现状
国内在车道线检测的研究上近年来也有了长足的发展。随着人工智能技术的快速进步，国内研究在深度学习车道线检测方面取得了显著的进展。尤其是在自动驾驶领域，国内的研究团队在车道线检测技术上进行了深入的研究，并取得了一些重要的成果。
国内代表性深度学习车道线检测研究
- 基于语义分割的方法
- LaneNet：由商汤科技提出，该网络设计了一个多任务的网络，包括一个车道分割分支和一个车道嵌入分支，可以进行端到端的训练
。
- Spatial CNN：由商汤科技提出，该方法针对车道线细长的结构特点，在高度和宽度方向上逐层进行卷积，以增强信息在空间上的流转
。
- 基于图像分割的深度学习方案
- 基于PINet+RESA网络的车道线检测方法：该方法通过剪枝和引入RESA模块，增强了网络提取到的特征，并减少了检测时间
。
- 基于改进轻量级的双边分割网络Bi Se Net v2的车道线检测方法：该方法通过改进网络结构，提高了车道线检测的准确性
。
- 多任务多目标检测
- 多任务网络：在单个模型中完成车辆检测、车道线检测等任务，并通过权重自学习机制保证各个任务高效充分的学习
。
- 车道线及道路目标检测研究：通过并行执行车道线检测和道路目标检测，并融合检测结果实现对车道线和道路目标的联合检测
。
国内研究在深度学习车道线检测方面取得的进展
- 模型优化：通过剪枝、引入注意力机制等方法，优化网络结构，提高检测精度和速度
。
- 数据集构建：构建了多个具有挑战性的车道线检测数据集，如CULane、LLAMAS等，为车道线检测技术的研发提供了丰富的数据支持
。
- 硬件部署：针对移动端部署的需求，设计出适合直接部署在无人驾驶汽车上的轻量级车道线检测模型，实现了高实时性的检测
。
国内研究在深度学习车道线检测方面面临的挑战
- 数据集问题：现有数据集的不平衡和质量问题限制了模型的容量
。
- 复杂交通场景：在各种具有挑战性的环境中，如夜间、雨天、高速行驶等，车道线检测的准确性和实时性仍需提高
。
- 模型部署：如何在保证检测精度的前提下，实现模型的轻量化，以满足移动端部署的需求，是当前研究面临的一个重要挑战
。
总的来说，国内在车道线检测的研究上已经取得了一些重要的成果，但同时也面临着一些挑战，需要进一步的研究和探索。
