多车道检测数据集（济青高速公路数据集）该数据集是多车道检测数据集，可用于测试和评估多种车道检测算法。它由中国济青（济南-青岛）高速公路某些路段的路面行车记录仪收集，车道采用半手动方法标注（如下所述）。数据集中有40个视频剪辑，每个视频剪辑持续3分钟，帧速率为30 fps，视频分辨率为1920×1080。总共包含210610个具有不同照明强度和不同道路状况（上游，下坡，隧道，涵洞，坡道等）的道路图像。
此外，我们在每个帧中标记泳道，并将标记结果保存为txt文件。不同车道的关键特征点坐标（x，y）存储在不同的行中，车道“ x”（x = 0、1、2、3，...）用于表示车道序列号
车道注释的结果显示在下面的图2中。
通过集成自动识别和手动注释来构造数据集。自动识别模块由C ++和opencv库实现。车道提取流程图如图3所示。具体步骤如下：
1。加载视频或图像，并为初始帧手动标记ROI的初始位置。
2。将高斯平滑应用于ROI中的图像。根据透视关系，高斯核从近到远逐渐减小。因此，平滑图像中的车道线的边缘的灰度值较低，而中央骨架的灰度值较高。
3。对平滑图像执行非最大抑制，以提取车道骨架。
4。对车道骨架的像素点使用分段最小二乘法拟合。三次或二次拟合用于曲线车道，而线性拟合用于直线。
5。如果拟合结果与测试结果一致，则通过分段采样存储拟合结果，并作为确定下一帧ROI的基础。否则，将手动重新标记框架。
