本文介绍了 ONCE-3DLanes 数据集，其中包含 211K 实际道路场景的 3D 车道标注，提出了自动生成高质量 3D 车道位置的数据集注释流程，同时提供了一种新的无锚点，无外部参考的方法 SALAD 来回归图像视图中的车道 3D 坐标。此外，还提供了一个新的评估度量标准，旨在促进 3D 车道检测领域的未来研究。

Apr, 2022

本文提出了一种高效坚韧的单目三维车道检测方法 BEV-LaneDet， 通过引入虚拟相机、关键点表示方法和空间变换金字塔模块，能够更好地处理多样的三维车道结构，并在检测准确率上表现出色。

Oct, 2022

本研究提出了一种新的方法来解决通过利用 2D 到 3D 车道重建过程底层的几何结构来摆脱单目 3D 车道检测问题的方法，并使用结构先验来实现从局部到全局的三维车道重建，通过直接从前视图图像中提取 BEV 车道信息和任务特定的数据增强方法来降低 2D 车道表示中的结构损失，提高广义性；实验证明，该方法在 82 FPS 的实时速度下优于现有方法 3.8％的 F-Score。

Jun, 2022

提出了一种新颖的端到端双视多模态三维车道检测框架 DV-3DLane，通过协同利用图像和激光雷达点的优势，在双视图空间中学习多模态特征并利用它们生成车道检测查询，实现准确的三维车道检测。在公开基准 OpenLane 上进行的广泛实验表明，DV-3DLane 具有高效性能，F1 得分提高了 11.2%，错误率大幅减少了 53.5%。

Jun, 2024

该研究通过一种新型网络架构 3D-LaneNet 直接从单张图像中预测道路场景中 3D 车道的布局，并展示了在合成和真实数据集上的表现，其对车道合并和拆分等复杂情况的处理也更加明确，较以往方法有竞争力。

Nov, 2018

本文提出一种基于分解交叉注意机制的 3D 车道检测模型，通过学习车道特征和鸟瞰视图特征之间的交叉关系，实现了更准确的视图转换和车道检测。

Jun, 2023

3D-LaneNet + 是一种无锚点的相机 DNN 方法，用于检测不受支持的车道拓扑结构，如分叉、合并等，并使用特征嵌入实现车道实例的学习和全局连接，避免了使用车道锚点、非最大值抑制和车道模型拟合等。

Nov, 2020

我们提出了一种新颖的 LATR 模型，这是一种基于前视 3D 感知特征的端到端三维车道检测器，通过使用查询和键值对的交叉注意力来检测三维车道，并通过使用车道感知查询生成器和动态三维地面位置嵌入来构建。该模型在合成 Apollo 和真实的 OpenLane 上优于以前的最新方法，F1 得分上的提升幅度大约为 11.4。

Aug, 2023

PersFormer 是一种新型的端到端基于 Transformer 的单目 3D 车道检测器，该模型通过参考相机参数生成前视局部区域的鸟瞰图特征向量，并采用统一的 2D/3D 车道锚设计和辅助任务来同时检测 2D/3D 车道线，同时释放了针对车道检测以及其他工业相关的自动驾驶方法的大型真实世界 3D 车道数据集 OpenLane，该数据集包含 200,000 帧、880,000 个实例级车道、14 个车道类别以及场景标签和封闭路径对象注释，证明 PersFormer 在 3D 车道检测任务上明显优于竞争基线，并且在 OpenLane 的 2D 任务中与现有技术水平相当。

Mar, 2022

本文提出基于相机的 DNN 三维车道检测新方法，采用 BEV 矩形划分道路，结合深度特征嵌入建立车道段的参数模型和聚类方法实现道路的检测，尤其针对复杂的车道几何结构和曲率，同时输出一个基于学习的检测不确定性评估，实验证明效果显著。

Mar, 2020