基于卷积神经网络的车道线检测

在本博客中，我们将探讨如何使用卷积神经网络（CNN）在Udacity自动驾驶数据集上进行车道线检测。我们将首先简要介绍自动驾驶的相关知识，然后介绍车道线检测的重要性。接下来，我们将构建一个CNN模型，并在Udacity数据集上对其进行训练和测试。

1. 自动驾驶简介

自动驾驶是指车辆在无需人工干预的情况下，能够自主行驶并执行任务的技术。自动驾驶的关键技术包括感知、决策和控制。感知是通过摄像头、雷达、激光雷达等传感器获取环境信息，如车辆位置、车道线、行人、障碍物等。决策是根据感知到的信息制定行驶策略，如车道保持、变道、避障等。控制是根据决策结果控制车辆的动力、制动、转向等系统，以实现自动驾驶。

2. 车道线检测的重要性

车道线检测是自动驾驶感知技术中的重要组成部分，用于确定车辆在道路上的位置。准确的车道线检测有助于实现车道保持、车道变换等关键行驶任务。在实际驾驶场景中，车道线可能因路面磨损、遮挡、光照变化等原因变得难以识别。因此，我们需要使用强大的计算机视觉算法来进行车道线检测。

3. 构建卷积神经网络

在本节中，我们将使用TensorFlow构建一个简单的卷积神经网络。CNN模型由多个卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层用于提取图像中的局部特征，池化层用于减小特征图的尺寸以减小计算量，全连接层用于实现特征融合和分类。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, Model

def build_cnn_model(input_shape):
    input_data = layers.Input(shape=input_shape, name='input_image')
    
    x = layers.Conv2D(1