车道线检测是自动驾驶环境感知中的基础技术，指通过计算机视觉或深度学习算法识别道路表面标线，确定车辆可行驶区域边界的过程。其核心任务是从摄像头、激光雷达等传感器数据中提取车道线的几何特征（如曲率、位置、类型等），为路径规划和车辆控制提供空间参考。典型算法包括基于传统图像处理的边缘检测+Hough变换方法，以及基于深度学习的语义分割网络，后者在复杂光照和遮挡场景下更具鲁棒性。
对于AI产品经理而言，车道线检测技术的落地需平衡实时性与准确性——传统方法计算效率高但泛化能力弱，深度学习方案需考虑芯片算力与模型轻量化。当前前沿方向如BEV（鸟瞰图）感知框架和时序融合技术，正在解决弯道检测、车道线断续等长尾问题。值得关注的是，行业正从单纯的车道线检测转向更完整的车道结构化理解，这要求算法能同时识别虚实线、道路边缘、特殊标记等要素。