车道线检测技术作为智能汽车环境感知系统中的关键技术之一,具有重要的研究价值。在复杂的道路环境中,传统的车道线检测方法无法满足精度要求,为此,本文采用卷积神经网络的方法,对车道线检测技术进行了深入研究。首先,提出了基于ENet的车道线分割方法。在研究卷积神经网络理论基础之后,对比了几种经典的语义分割网络,从车道线检测的具体需求出发,选用轻量化网络ENet作为车道线分割的基础网络,并完成了ENet模型的初步构建。与其他语义分割网络相比,ENet的网络结构更为简单,实时性更好,因此更适用于车道线分割任务。其次,提出了基于S-ENet和最小二乘拟合的车道线检测方法。分析了几种复杂道路场景存在的共性问题,并提出了一种改进的ENet模型,即S-ENet,增强了车道线分割模型对图像空间上下文信息的提取能力,从而提高了其在复杂道路环境下的鲁棒性。在得到车道线分割结果后,利用逆透视变换将其转换到鸟瞰图,并应用滑动窗口和最小二乘法进行车道线拟合。最后,通过实验验证了本文车道线检测算法的优越性。在确定车道线检测数据集和评价标准后,完成了车道线分割模型的训练工作,并在测试集上对训练好的模型进行了测试,测试结果表明,S-ENet模型在复杂道路场景下的车道线分割精度更高。同时,将该模型与传统阈值分割模型进行了对比,证明了卷积神经网络在检测精度和速度上的优势。通过搭建实车试验平台采集校园行车视频,评估了车道线检测算法的泛化性和实用性,实验结果表明,基于S-ENet和最小二乘拟合的车道线检测方法性能较好,准确率达92.8%,检测速度达69ms/帧。本文提出的基于卷积神经网络的车道线检测算法,对复杂道路场景的适应能力较强,具有较高的检测精度且基本满足实时性要求,具有较好的理论意义和实用价值。