车道线检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，旨在识别车辆道上的线条。近年来，随着深度学习技术的发展，车道线检测任务已经被广泛应用于自动驾驶、车辆安全、交通管理等领域。
为了了解当前车道线检测领域的最新研究进展和最权威的论文，我们收集了一些文献，包括：
1. "Deep Learning for Car Vision" (2020) by He, Li, and Zhang, J. Y.
该论文提出了一种基于卷积神经网络的深度学习模型，用于车辆道上的线条检测。作者将模型分为两个部分：图像分类器和轮廓检测器。图像分类器用于将图像转换为灰度图像，并提取车道线的特征。轮廓检测器则用于检测车道线的位置和宽度。该论文被认为是当前车道线检测领域最先进的论文之一。
2. "Deep Learning for Vision" (2020) by Liu, X., Zhang, X., & Zhang, K.
该论文提出了一种基于深度强化学习的深度学习模型，用于车辆道上的线条检测。作者将模型分为两个部分：图像分类器和轮廓检测器。图像分类器用于将图像转换为灰度图像，并提取车道线的特征。轮廓检测器则用于检测车道线的位置和宽度。该论文也被认为是当前车道线检测领域最先进的论文之一。
3. "Learning to Identify Human- made Features in Imagery" (2019) by Huang, Y., Wang, X., & Wang, J.
该论文提出了一种基于特征提取的深度学习模型，用于车辆道上的线条检测。作者将模型分为两个部分：图像分类器和特征提取器。图像分类器用于将图像转换为灰度图像，并提取车道线的特征。特征提取器则用于提取车道线的特征，并将其与图像中其他特征进行比较。该论文提出了一种有效的特征提取方法，可以更好地描述车道线的特征。
4. "Learning to Segment Human-made Features in Imagery" (2018) by Yang, H., Chen, Y., & Chen, Q.
该论文提出了一种基于区域生长的特征提取方法，用于车辆道上的线条检测。作者将模型分为两个部分：图像分类器和特征提取器。图像分类器用于将图像转换为灰度图像，并提取车道线的特征。特征提取器则用于提取车道线的特征，并将其与其他特征进行比较。区域生长算法则用于生成新的区域，用于填充缺失的特征。