概览
这场竞赛适合谁
适合已有深度学习计算机视觉实践、能处理车载前视图像中车道线检测的人；尤其适合熟悉曲线/关键点式车道线输出，并能在低照度、雨雪、雾、反光等退化条件下训练鲁棒模型的参赛者。冲击最终排名的团队还需能整理可复现的代码、权重、配置与依赖说明。
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随着智能网联汽车与自动驾驶技术的快速演进，构建感知、互联协同的现代交通体系已成为国家交通强国建设的重要一环。然而，交通安全始终是制约自动驾驶全面落地的核心痛点。据国家统计局数据显示，2024年我国共发生机动车交通事故逾21万起。在复杂多变的真实道路环境中，车辆感知系统的任何偏差都有可能导致路径规划错误或控制指令异常，从而引发严重的安全事故。 Official track: 计算机视觉. Sponsor: 中国矿业大学. Teams entered: 158.
参赛准备
从报名到首次提交的准备步骤
- 01
深度学习视觉模型训练
- 02
车道线检测
- 03
图像分割或关键点回归
- 04
恶劣天气图像增强
- 05
B样条曲线插值
- 06
Python 文件批量处理
投入前确认：难点不只是识别车道线，而是在恶劣天气和复杂道路拓扑下准确恢复模糊、断裂或局部缺失的线，并以严格的逐图像坐标文本和目录结构提交。最终榜使用隔离视频段，且前三名需提交与冻结哈希完全一致、可复现的完整方案，泛化和工程交付都会直接影响结果。
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