本研究探索了利用卷积神经网络（CNN）进行自动驾驶车辆的道路边线识别方法。通过深度学习技术提高车辆自主驾驶时对周围环境的理解能力，确保行驶安全与效率。研究成果以代码形式呈现于项目中，可供进一步测试和优化。
自动驾驶技术是现代科技领域的一个热门话题，在这一领域内关键技术之一就是道路边界检测。本段落将重点介绍一种基于卷积神经网络（CNN）的方法来实现自动驾驶车辆对道路边界的精确识别。
在计算机视觉任务中，如图像分类、目标检测和分割等方面，CNN表现出色，因此成为了解决这个问题的理想工具。准确地识别出道路边界对于保持车辆车道内行驶以及防止偏离路线至关重要，从而确保行车安全。此外，在路径规划、避障及速度控制等决策过程中获取的道路边界信息也非常重要。
卷积神经网络是一种深度学习模型，能够通过多层特征表示来处理图像数据。在道路边界检测问题上，CNN通常会经历以下步骤：
1. 数据预处理：收集大量带有标注的训练图像，并进行归一化、灰度化或色彩空间转换等操作以优化输入到网络中的图像质量。
2. 网络架构设计：选择现成的网络结构（如VGG, ResNet 或 YOLO）或者定制特定任务的网络，以便更好地捕捉道路特征。
3. 特征学习：通过反向传播和优化算法不断调整参数以最小化预测结果与真实标签之间的差异，从而让CNN学会一系列有助于区分道路边界和其他物体的特征映射。
4. 目标检测与分割：根据具体需求选择目标检测或图像分割任务。前者使用边界框定位道路边缘；后者则对每个像素进行分类（边或非边），得到一个掩模图作为输出。
5. 后处理：通过去除噪声和误检来优化模型预测结果，例如利用NMS消除重叠的边界框或者基于连续性约束平滑分割效果等方法。
6. 模型评估与优化：使用精度、召回率及F1分数等指标分析验证集上的表现，并据此调整网络结构或训练参数以提高性能。
7. 实时部署：将经过充分训练和调优的模型集成到自动驾驶系统中，实时处理车辆摄像头捕捉的画面并提供道路边界信息。
基于卷积神经网络的道路边界检测方法通过学习图像中的模式来实现对道路上各种情况下的准确识别，在保证行车安全与自动驾驶效率方面发挥着关键作用。随着深度学习技术的进步，这种方法将不断改进其准确性及鲁棒性，为未来智能交通系统带来更大潜力。
5星
