摘要

车道线检测是自动驾驶和高级驾驶辅助系统（ADAS）中的关键技术之一，旨在通过计算机视觉方法识别道路上的车道标记，为车辆提供导航和环境感知能力。随着深度学习的快速发展，基于卷积神经网络（CNN）和YOLO（You Only Look Once）的目标检测算法在车道线检测任务中表现出色。传统的车道线检测方法依赖手工特征和规则，难以应对复杂多变的道路场景。而深度学习模型能够自动提取特征，适应不同光照、天气和遮挡条件，显著提升了检测精度和鲁棒性。本研究聚焦于构建一个高效的车道线检测系统，涵盖数据采集、模型训练和部署应用，为自动驾驶技术的发展提供技术支持。

本系统采用Python作为开发语言，结合YOLOv5进行实时目标检测，并通过CNN进一步优化车道线分割结果。数据集选用公开的TuSimple和CULane数据集，涵盖多种道路场景以确保模型的泛化能力。系统包含完整的源码实现，涵盖数据预处理、模型训练、评估以及部署到嵌入式设备的完整流程。关键技术包括数据增强、迁移学习、模型量化及边缘计算优化，确保在资源受限的设备上实现高效推理。实验结果表明，该系统在准确率和实时性上均优于传统方法，为实际应用提供了可行的解决方案。

数据表

帮扶信息数据表：新闻内容编辑过程中创建时间是通过函数自动获取内容，序号是该表的主键，存储新闻数据相关属性内容，结构表如表3-1所示。

表3-1 车道线检测系统数据集表（LaneDetection_Dataset）

表3-2 模型训练参数表（ModelTraining_Params）

表3-3 部署配置表（Deployment_Config）

博主介绍：

🎓 计算机科学与技术专业在读研究生 | CSDN博客专家 | Java技术爱好者
在校期间积极参与实验室项目研发，现为CSDN特邀作者、掘金优质创作者。专注于Java开发、Spring
Boot框架、前后端分离技术及常见毕设项目实现。 📊 数据展示：
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系统介绍：

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功能参考截图：

系统架构参考：

视频演示：

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项目案例参考：

最后再唠叨一句：

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遇见即是缘，欢迎交流，你别地能找到的源码我都有！！！