這是一系列關(guān)于自動駕駛的文章。自動駕駛的第一步是什么？當(dāng)然是認(rèn)清當(dāng)前的環(huán)境，具體來說就是認(rèn)清自己正確的道路車道 line。如下圖，2 車道行疊加在原圖上。當(dāng)然不能簡單的識別道路，我們需要在原圖上疊加道路。如上圖所示，主要是一些剪切、合并等動作。3邊緣檢測之前車道的線條都是白色的，很好做，可惜車道不全是白色的。我們很可能會遇到其他顏色，有時(shí)候是不完整的，如下圖所示，所以需要其他方法。比如“邊緣檢測”python提供了一個(gè)包。在開發(fā)過程中，需要進(jìn)行一些處理。偽代碼如下:1。將整個(gè)圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。畢竟不需要那么多豐富的色彩。2.執(zhí)行簡單的高斯模糊以減少照片噪點(diǎn)和細(xì)節(jié)。3.找到邊緣。最后，我們會得到如下圖所示的結(jié)果。4.通過Hough變換識別車道 line，再識別車道 line。車道線實(shí)際上是圖像中的直線，所以我們的目標(biāo)是識別長直線，所以我們的目標(biāo)是識別長直線的模式。6、 車道分界線白色虛線,請問寬度長度還有間隔是多少?

車道分界線:白色虛線與同方向行駛的車流分開，表示允許車輛超車、左轉(zhuǎn)、越線，寬約15厘米，虛線長約75厘米，間隔15厘米。雙向雙向車道道路中心線:一般情況下，道路寬度超過8.5m的二級公路的道路中心線應(yīng)劃黃色虛線，以分隔對向車流。路面寬度為7.0m的二級公路應(yīng)標(biāo)有黃色虛線，可采用10cm的線寬。

線寬15cm，受道路寬度限制，可采用10cm線寬。擴(kuò)展信息:高速公路、一級和二級公路、城市快速路和主干道應(yīng)按標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置反光交通標(biāo)線。其他道路可根據(jù)需要按標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)注。1.白色虛線:畫在路段時(shí)，用于分隔同方向行駛的車流或作為安全距離標(biāo)識線；在十字路口劃船時(shí)，用來引導(dǎo)車輛。2.白色實(shí)線:畫在路段上，用以分隔同向行駛的機(jī)動車和非機(jī)動車，或表示車行道邊緣；當(dāng)它位于交叉路口時(shí)，可用作引導(dǎo)線或停止線。

標(biāo)記車輛常用的工具數(shù)據(jù)如下:1。LabelImg:一個(gè)開源的圖像標(biāo)記工具，支持對車輛數(shù)據(jù)target檢測instance進(jìn)行分離標(biāo)記，可以高效完成車輛。2.VATIC:是專門用于視頻對象檢測和跟蹤標(biāo)注的開源工具。支持檢測視頻中車輛物體的盒子標(biāo)注和軌跡標(biāo)注，比較適合視頻車輛數(shù)據(jù) set的構(gòu)建，但是接口比較復(fù)雜。

3.LabelStudio是一款開源的數(shù)據(jù)標(biāo)注工具，支持圖片、文本、時(shí)間序列的標(biāo)注數(shù)據(jù)，可用于車輛屬性標(biāo)注、關(guān)鍵點(diǎn)標(biāo)注和車道線標(biāo)注等。但是標(biāo)注類型比較單一，在視頻和點(diǎn)云標(biāo)注中功能不強(qiáng)。4.PointCloudLibrary:是一個(gè)開源的點(diǎn)云處理庫，包含點(diǎn)云標(biāo)注模塊，可以用來為激光雷達(dá)點(diǎn)云標(biāo)注車輛目標(biāo)，但是對編程能力要求很高。

使用非閉合多段線，它可以由多條線段組成。在圖中清晰可見地標(biāo)出車道線的中心點(diǎn)。每個(gè)車道 line被賦予不同的線性屬性。每條車道線被賦予不同的顏色屬性。如果，2D 車道 line的標(biāo)注比較困難，原因如下:1 .標(biāo)注成本高:2D圖像的標(biāo)注需要在空間進(jìn)行，隨著數(shù)據(jù)采集成本的增加和標(biāo)注難度的提高，標(biāo)注成本呈指數(shù)增長。

2.數(shù)據(jù)需求量大:現(xiàn)有方案如變壓器或MLP對數(shù)據(jù)數(shù)量的需求量很大，同時(shí)由于需要綁定硬件校準(zhǔn)參數(shù)，數(shù)據(jù)增廣量非常有限，導(dǎo)致模型過擬合?？偟膩碚f，2D 車道 line貼標(biāo)面臨著貼標(biāo)難和數(shù)據(jù)需求量大等挑戰(zhàn)，為了克服這些挑戰(zhàn)，需要開發(fā)更高效低成本的數(shù)據(jù)獲取和標(biāo)記方法，以及具有更強(qiáng)的泛化能力，正確。