本讲座于2月19日举行，聚焦基于深度学习技术在复杂驾驶环境中的车道线自动识别与跟踪研究，探讨提升车辆自动驾驶安全性的关键技术。
基于深度学习的车道线检测相较于Hough方法，在性能提升方面主要体现在以下几个角度：
1. **ROI区域的选择**：通过智能选择感兴趣区域（Region of Interest, ROI），可以减少不必要的计算量，从而提高算法效率。
2. **图像处理过程中的参数优化**：深度学习模型能够自动调整最佳的图像预处理参数，使得车道线检测更加准确且鲁棒性更强。
3. **处理速度提升**：Hough变换方法可能仅能达到4.5-6帧每秒的速度，在实际应用中为了实现实时性能往往需要丢弃部分帧来近似达到要求。而深度学习模型则能够显著提高这一指标，更好地满足现实场景中的需求。
机器学习的一个分支——深度学习
近年来，随着机器学习技术的进步，一个新的研究方向逐渐兴起，即所谓的“深度学习”。这种新的方法是基于传统神经网络架构的发展，在其中引入了多个隐藏层的设计。2006年，《科学》杂志上发表了一篇由Geoffrey Hinton撰写的论文，该文提出了两个关键观点：
1. 多隐层的神经网络拥有卓越的学习特征的能力，并且这些学到的特性能够更深刻地描述数据的本质属性，有助于改善可视化效果和分类任务。
2. 尽管深度神经网络在训练过程中面临一定的挑战，但是通过采用“逐层初始化”的策略可以有效解决这些问题。
5星
