摘要
车道标记检测是智能驾驶和辅助驾驶系统中的关键技术，对保证车辆安全行驶至关重要。
随着深度学习技术的快速发展，其在目标检测领域的应用也日益广泛，为高效、准确的车道标记检测提供了新的解决方案。
本文首先介绍了车道标记检测的研究背景及意义，并对深度学习在目标检测领域的相关概念进行解释。
其次，对现有的基于深度学习的车道标记检测方法进行综述，详细介绍了不同深度学习模型在车道线检测中的应用，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及一些经典的目标检测模型，如YOLO、SSD等，并分析比较了它们的优缺点。
此外，还介绍了车道标记检测常用的数据集和评估指标。
最后，对该领域未来的发展趋势进行了展望，并指出了一些潜在的研究方向。
关键词：车道标记检测；深度学习；目标检测；卷积神经网络；智能驾驶
随着智能驾驶和辅助驾驶技术的快速发展，车道标记检测作为其核心技术之一，近年来备受关注。
车道标记检测是指利用车载传感器获取道路图像信息，并通过图像处理和模式识别等技术自动识别车道线的位置和类型，为车辆提供行驶轨迹规划、车道保持等功能，有效提高驾驶安全性和舒适性。
传统的车道标记检测方法主要依赖于图像处理技术，例如边缘检测、霍夫变换等。
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