本文是一篇从零开始做车道线检测Demo的教学式文章，从场景的定义到模型微调的输出，描述车道线Demo式例程中在每个环节需要做的工作，以及中途可能会遇到的各种问题。

1

场景维度定义

根据任务需求，需要对其进行维度划分以便后续数据采集和模型评估。如果我们做一个全场景的车道线检测任务，需要考虑：

• 时间维度：白天、晚上

• 天气维度：晴朗、阴天、下雨

• 应用场景：高速道路、城市道路、乡镇小路

• 目标类别：长实线、双黄线、虚线等等

• 难易情况：道路清晰、数据遮挡、车道线磨损等

数据采集之前必须明确任务需求，在什么场景下能够解决什么样的问题？做Demo不可能一个模型适用所有自然场景。

2

数据采集清理

根据设定好的需求场景，以视频录制的方式采集，一般需要以下几个步骤：

• 视频录制

• 间隔抽帧

• 相似性过滤

• 数据分类

• 数据筛选

视频录制过程中，如果使用的是USB等免驱的摄像头，直接调用OpenCV的VideoCapture接口打开即可；如果使用的是车载相机需要购买配套的解串套件或者根据摄像头的串行编码，对应完成解串功能获取Raw Data数据。

间隔抽帧这一步考虑到视频如果按照30FPS的帧率录制，在每一帧之间的变化很小ÿ