横向标线检测

影像处理法：使用图像预处理算法，包括滤波、边缘检测、二值化等，增强横向标线在影像中的特征，使其更加明显。

霍夫变换法：利用霍夫变换检测图像中的直线特征，特别适用于检测道路上的横向标线，如斑马线、车道线等。

机器学习法：通过训练卷积神经网络（CNN）或其他深度学习模型，让模型从大量标记数据中学习标线特征，实现自动识别横向标线。

图像分割法：采用图像分割技术，将图像中的不同区域划分开，从而识别出横向标线与道路或其他背景的区别。

模板匹配法：准备横向标线的模板，通过模板匹配算法在图像中搜索与模板相似的区域，从而识别标线。

激光雷达(LiDAR)：激光雷达通过发射激光脉冲并测量返回时间，可以生成高精度的三维环境模型。它能够准确地检测道路上的所有标线，包括横向标线。

摄像头系统：摄像头能够获取道路图像，通过图像处理算法，可以识别、检测和跟踪横向标线。通常安装在车辆的前部，提供实时标线识别反馈。

红外摄像头：红外摄像头可以在夜间或低能见度环境下使用，通过热成像识别横向标线，其效果显著优于普通摄像头。

超声波传感器：对于一些特定的应用，超声波传感器能够辅助检测车辆周边的物理结构，通过识别路面不平整来辅助确定标线位置。

组合传感器系统：结合多种传感器技术（如摄像头和雷达），可提高标线检测的准确性和可靠性，尤其是在复杂交通环境中。