被私信了车道识别线问题，我来聊聊。
这可以分为三个内容：
1、怎么确保车辆不会驶入对向车道
之所以先说这个，是因为其实在多车道中，就算踩到同向车道，有些时候也是能接受的。只要别是在影响其他车道的情况下，借道是常有的事。
一旦识别到车辆接近车道边界，系统会立刻进行风险评估。
若发现车辆有驶入对向车道的趋势，自动驾驶算法会触发车道偏离预警（LDW）或车道保持辅助（LKA）。通常会遵循以下逻辑：
轻微偏离→系统发出声光或方向盘震动警示；
持续偏离→系统自动修正方向，将车辆拉回车道中心；
高风险偏离（如越线进入对向车道）→系统可触发紧急制动或自动避让。
2、怎么识别双黄线、实线、虚线？
颜色是最直观的线索：
白线：表示同向车道分隔；
黄线：表示分隔对向车流。
自动驾驶系统会通过颜色空间转换，以识别颜色的亮度和饱和度。
HSV空间中，黄色和白色的色相值差异明显，因此即使在光照变化下，也能比较稳定地识别。
当检测到黄色标线时，系统会将该边界标记为“车道不可跨越”，即对向车道边界。
识别完颜色后，还要判断线型——是实线还是虚线。这一步主要依赖边缘检测 + 几何特征分析，如果检测到连续的高亮像素段，判定为实线；如果出现周期性中断（亮-暗-亮），则识别为虚线。
3、怎么确保一直在本车道线？
从算法角度看，传统的特征提取法依靠边缘检测、颜色分割、纹理识别等手段获取车道线信息；模型法则使用霍夫变换或曲线拟合等数学工具提取直线与曲线标线；
随着算法进步，机器学习和深度学习已成为主流，卷积神经网络（CNN）、全卷积网络（FCN）等模型能直接从图像中分割出车道区域，大幅提升识别准确率。
与此同时，多传感器融合，比如摄像头、激光雷达、毫米波雷达加入，使系统在不同光照和天气条件下仍能保持稳定识别。
总之了，车道线识别已从早期的图像处理阶段迈向“感知+决策+控制”的系统化融合阶段。
