L2級(jí)自動(dòng)駕駛已經(jīng)大規(guī)模量產(chǎn)，其中的自適應(yīng)巡航（ACC）、車道保持輔助（LKA）、車道偏離預(yù)警（LDW）等功能是核心功能，還有更高階的自動(dòng)撥桿變道功能、城市NOA無圖方案，它們都離不開車道線檢測任務(wù)。車道線檢測任務(wù)由來已久，從最初的基于霍夫變換到現(xiàn)在基于2D圖像的分割、分類、Anchor-based等，再到最近大火的BEV車道線以及局部建圖，是一個(gè)技術(shù)棧豐富，方案多、難度大的自動(dòng)駕駛核心任務(wù)。

1. 車道線檢測任務(wù)技術(shù)棧豐富，需要熟悉圖像處理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)（CNN&Transformer）、IPM、相機(jī)標(biāo)定、BEV、高精地圖、目標(biāo)跟蹤、編程技能等等。

   
   

2. 方案多，不同廠商，不同算力，方案差異很大，有基于2D圖像檢測，然后投影3D的，有基于BEV端到端檢測的，有引入高精地圖融合的，有輔助SDMap的，方案各有千秋。

   
   

3. 難度大，因?yàn)檐嚨谰€是自動(dòng)駕駛的核心任務(wù)，直接影響車輛是否可以上路，車道線場景很多，比如大曲率彎道、異形車道線、模糊、遮擋、光線暗等，都直接影響車道線檢測質(zhì)量。非常具有挑戰(zhàn)性。

   
   

如何入門到進(jìn)階？

這么多的技術(shù)棧和方案，我們?nèi)绾慰焖偃腴T和切入這個(gè)方向呢？在深入調(diào)研大家的需求后，自動(dòng)駕駛之心聯(lián)合一線資深車道線檢測領(lǐng)域的算法專家一起將車道線檢測從傳統(tǒng)方法到深度學(xué)習(xí)方法，從2D回3D到BEV車道線，以及最新的基于局部建圖的方案進(jìn)行了詳細(xì)的闡述，形成了業(yè)界第一門面向量產(chǎn)的全方位車道線檢測課程。從0到1為大家詳細(xì)展開各個(gè)方案的優(yōu)劣、如何優(yōu)化、算法實(shí)戰(zhàn)等方方面面，內(nèi)容非常詳細(xì)，課程也緊跟23年以來的一些新的方法與研究熱點(diǎn)問題。

理論結(jié)合實(shí)戰(zhàn)，幫助大家更好地理解算法的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，核心全面地介紹基于2D圖像以及3D BEV的幾種主流方案，并對(duì)實(shí)際量產(chǎn)中遇到的后處理及疑難問題進(jìn)行了總結(jié)和解答。面向量產(chǎn)的全方位車道線檢測理論與實(shí)戰(zhàn)教程，一騎絕塵！?特別適合剛?cè)腴T的小白以及需要在業(yè)務(wù)上從事自動(dòng)駕駛感知、建圖、預(yù)測規(guī)劃的同學(xué)，也很適合想要系統(tǒng)地了解新方向的其他方向從業(yè)人員。

課程大綱如下：

主講老師

Harry老師，985 本碩，算法研究員。目前主要研究方向：BEV地面元素檢測、BEV障礙物檢測、NeRF等。曾在計(jì)算機(jī)視覺頂會(huì)（CVPR、AAAI等）發(fā)表相關(guān)論文，另有SCI 論文4篇。精通車道線檢測領(lǐng)域的各種處理方法和技巧，歡迎大家一起交流學(xué)習(xí)。

本課程適合人群

1. 計(jì)算機(jī)視覺與自動(dòng)駕駛感知相關(guān)研究方向的本科/碩士/博士；

   
   

2. 自動(dòng)駕駛2D/3D感知相關(guān)算法工程人員；

   
   

3. 想要轉(zhuǎn)入車道線方向感知算法的小伙伴；

   
   

4. 工作上需要提升的算法工程人員及企業(yè)技術(shù)管理人員；

   
   

本課程需要具備的基礎(chǔ)

1. 具有一定的python和pyTorch基礎(chǔ)，熟悉深度學(xué)習(xí)常用的一些基礎(chǔ)算法；

   
   

2. 對(duì)2D感知包括檢測與分割等基礎(chǔ)方案有一定了解；

   
   

3. 一定的線性代數(shù)和矩陣論基礎(chǔ)；

   
   

4. 電腦需要自帶GPU，能夠通過CUDA加速（顯存至少12GB）；

   
   

學(xué)后收獲：

1. 能夠?qū)嚨谰€從傳統(tǒng)到BEV方案的主流模型有系統(tǒng)和深入的理解。

   
   

2. 學(xué)習(xí)到如何構(gòu)建自己的車道線檢測系統(tǒng)。

   
   

3. 將方法應(yīng)用到實(shí)際工作中，并掌握其在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中的算法改進(jìn)與應(yīng)用，解決量產(chǎn)中遇到的瓶頸。

   
   

4. 豐富案例和項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，加深理論和實(shí)際的融合，在研究工作或者算法工程上得到新的方法設(shè)計(jì)。

   
   

5. 認(rèn)識(shí)多行業(yè)從業(yè)人員與學(xué)習(xí)合作伙伴，并在交流中達(dá)到更加深入的理解。

   
   

開課時(shí)間

2023.9.30號(hào)正式開課，加入我們一起學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，開課后2個(gè)月結(jié)課，離線教學(xué)，微信群內(nèi)答疑（交流環(huán)境非常好，非常重要的部分）！

課程咨詢

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