自动驾驶车道线标注分类

文章阐述了关于自动驾驶车道线标注分类，以及车道内自动驾驶的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、自动驾驶车道线检测数据集大盘点!
• 2、自动驾驶场景常见的数据标注类型有哪些?
• 3、数据标注有哪些方式?
• 4、...bdd100k自动驾驶数据集生成可行驶分割图和车道线
• 5、自动驾驶图像标注——2D车道线标注案例
• 6、自动驾驶:视觉车道线标注案例分享

自动驾驶车道线检测数据集大盘点!

1、CULane是一个大规模的学术研究数据集，包含133235帧，被分为训练、验证和测试集，特别关注四条车道线的检测。每帧***用三次样条手动注释，关注遮挡和障碍物识别。BDD100k BDD100k包含车道标记信息，对于自动驾驶系统至关重要，数据集根据车道标记类型分为两种，还提供了车道线属性信息。

2、车道线检测是自动驾驶中的核心任务之一，目标是从摄像头图像中准确识别和定位车道线。最初级的任务定义是，从图像输入到输出车道线位置，即image[H×W×3]到N×lanes的映射。学术界通常不区分车道线的颜色和类型，但在实际应用中，可能会有额外需求。

3、作者还研究了混合精度训练对不同模型和批次大小的影响，以优化计算效率。实验结果表明，使用TuSimple、加州理工学院车道线数据集和作者的LVLane数据集训练的模型，在具有挑战性的场景中，能够准确检测和分类车道线。具体而言，作者方法在TuSimple数据集上实现了先进的分类结果。

4、自动驾驶公司Waymo于9月23日发布运动数据集v1版本，增加更多道路细节要素，以供研究自动驾驶的行为预测和运动预测。新版本在原有基础上补充了车道衔接点、车道边界及相邻车道的信息。

5、自动驾驶各类功能和L等级汇总如下：L0级别： 关键传感器：摄像头、毫米波雷达、超声波雷达。

6、自动驾驶技术依赖于大量数据的***集与处理，以实现对环境的精准感知和决策。为了确保车辆能够安全地在复杂环境中行驶，需要收集包括3D雷达点云、道路边界线、车道线、交通标志、行人、车辆等在内的多种数据。这些数据不仅有助于识别可行驶区域和障碍物，还能用于检测驾驶员的状态，例如疲劳程度。

自动驾驶场景常见的数据标注类型有哪些?

自动驾驶常见的数据标注类型可分为2D与3D两类。常见的2D数据标注类型包括2D框、多边形、关键点、多段线、语义分割等。例如：2D语义分割 常见的3D点云数据标注类型包括点云检测、点云连续帧、23D融合、点云语义分割等。

自动驾驶领域主要应用的数据标注类型有：2D框、3D立方体、多段线、多边形、语义分割、***标注等等。

数据标注的方式有矩形框标注、多边形标注、关键点标注、3D点云标注、3D立方体标注等。矩形框标注 矩形框标注是一种对目标对象进行目标检测框标注的简单处理方式，常用于标注自动驾驶下的人、车、物等。

数据标注有哪些方式?

数据标注的四种主要方法包括分类、画框、注释和标记。 分类（Classification）这种方法涉及将数据样本分配给一个或多个预定义的类别。例如，在图像分类中，标注者会根据图像内容将其归为“猫”、“狗”、“车”等类别。 画框（Bounding Box）画框法用于在图像或***中定位目标对象。

数据标注的类型涵盖图像标注、语音标注、文本标注以及3D点云标注等多种形式。 景联文科技在AI基础数据行业中作为供应商，能够帮助人工智能企业解决数据标注环节的相关问题。

数据标注方式共有4种，分别是：搜索标注；手动划词标注、智能推荐相似描述；关键词抽取（智推）；关键词抽取（支持正则表达式）。搜索标注 搜索标注，即通过指定搜索条件，将该条件下的案件数据，批量标注到已创建标签。

人工标注：在人工标注方法中，标注工作完全由人工完成。这种方法虽然耗时且劳动强度大，但标注结果准确度高。 自动标注：自动标注利用算法自动完成数据标注任务。这种方法提高了标注效率，但可能牺牲一些标注准确性。

...bdd100k自动驾驶数据集生成可行驶分割图和车道线

1、生成可行驶区域：目的：以原图为基础，生成当前车辆的可行驶区域，直观展示车辆周围可通行的范围。实现方式：利用bdd100k数据集中的标注信息，通过特定的图像处理算法或深度学习模型，将标注信息转化为图像格式，从而在原图上叠加显示出可行驶区域。生成车道线：目的：辅助自动驾驶系统准确识别和控制车辆行驶方向。

2、以原图为基础，生成当前车辆的可行驶区域，直观展示车辆周围可通行的范围。 生成车道线，以辅助自动驾驶系统准确识别和控制车辆行驶方向。

3、接着，我们介绍了YOLOP（你只看一次的全景驾驶感知）方法，它是一个多任务网络，同时实现交通目标检测、可行驶区域分割和车道检测。该网络在BDD100K数据集上表现出色，具有高精度和高速度，是第一个在嵌入式设备上实现实时处理这些任务并保持出色精确度的工作。

4、本文提出两项创新贡献：设计并实现可扩展注释系统，为大规模驾驶数据集提供全面图像标签；借助该系统创建新自动驾驶数据集，包含超过10万个***，覆盖广泛注释，包括图像级标记、对象边界框、可驾驶区域、车道标记和全帧实例分割。数据集具有地理、环境与天气多样性，对新环境适应性强。

5、BDD100k包含车道标记信息，对于自动驾驶系统至关重要，数据集根据车道标记类型分为两种，还提供了车道线属性信息。Caltech 加州理工学院的车道数据集包含四个片段，共计1225帧，主要在帕萨迪纳街道拍摄，分为四个单独的剪辑。

6、基于BDD100k数据集的智能驾驶检测系统，结合PyTorch、Pyside6及YOLOv5模型，实现日常生活中包括汽车、公共汽车、行人、自行车、卡车、摩托车、列车、骑行者、交通标志和交通信号灯的自动检测识别。系统支持结果可视化及导出图片或***检测结果。

自动驾驶图像标注——2D车道线标注案例

非闭合折线描绘：2D车道线标注通过非闭合折线来精确描绘车道线的中心点。线型和颜色属性：根据车道线的线型（如实线与虚线）和颜色属性来区分车道的特性。标注规则：起止点定义：靠近***集车的点为起点，远离的为终点。在标注时，需注意车道线的实际起止位置。

自动驾驶中的视觉车道线标注案例分享主要包括以下几点：核心功能与图像处理：视觉车道线标注是自动驾驶视觉系统的基石，通过精准的预处理和识别技术，确保车道线信息的准确呈现。基础规则与标准设立：车道线中心点***用非闭合折线，保证信息的连续性。

车道线标注为点集，即每条车道线实例表示为点的***。车道线主要分为以下几类： **单虚线**：两条车道之间只有一条虚线。标注时虚线要脑补成实线进行标注。常见场景有导流线、车道分叉及车道交汇、转弯待转区两侧虚线等。 **单实线**：两条车道之间只有一条实线。

目的：辅助自动驾驶系统准确识别和控制车辆行驶方向。实现方式：同样基于bdd100k数据集中的车道线标注信息，通过图像处理或深度学习技术，将车道线标注转化为图像中的线条，实现车道线的可视化。

车道线检测是自动驾驶中的核心任务之一，目标是从摄像头图像中准确识别和定位车道线。最初级的任务定义是，从图像输入到输出车道线位置，即image[H×W×3]到N×lanes的映射。学术界通常不区分车道线的颜色和类型，但在实际应用中，可能会有额外需求。

车道线实际上在图像中表现为一条直线，所以我们的目标就是识别出长直线，所以，我们的目标就是识别出长直线的模式。

自动驾驶:视觉车道线标注案例分享

非闭合折线描绘：2D车道线标注通过非闭合折线来精确描绘车道线的中心点。线型和颜色属性：根据车道线的线型（如实线与虚线）和颜色属性来区分车道的特性。标注规则：起止点定义：靠近***集车的点为起点，远离的为终点。在标注时，需注意车道线的实际起止位置。

自动驾驶中的视觉车道线标注案例分享主要包括以下几点：核心功能与图像处理：视觉车道线标注是自动驾驶视觉系统的基石，通过精准的预处理和识别技术，确保车道线信息的准确呈现。基础规则与标准设立：车道线中心点***用非闭合折线，保证信息的连续性。

目的：辅助自动驾驶系统准确识别和控制车辆行驶方向。实现方式：同样基于bdd100k数据集中的车道线标注信息，通过图像处理或深度学习技术，将车道线标注转化为图像中的线条，实现车道线的可视化。

车道线标注为点集，即每条车道线实例表示为点的***。车道线主要分为以下几类： **单虚线**：两条车道之间只有一条虚线。标注时虚线要脑补成实线进行标注。常见场景有导流线、车道分叉及车道交汇、转弯待转区两侧虚线等。 **单实线**：两条车道之间只有一条实线。

关于自动驾驶车道线标注分类和车道内自动驾驶的介绍到此就结束了，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于车道内自动驾驶、自动驾驶车道线标注分类的信息别忘了在本站搜索。