Deep Learning-Based Road Lane Quality Assessment from Egocentric Dashcam Video

📄 arXiv: 2610.28508v1 📥 PDF

作者: Shaif Chowdhury, Akhila Yeruvasu, Moshiur Rahman Tonmoy, Ayush Goyal, Dunren Che

分类: cs.CV

发布日期: 2026-10-20

备注: Accepted in the ICECER 2026

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出基于深度学习的车载摄像头视频车道质量评估方法

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 车道质量评估 深度学习 自动驾驶 无参考质量度量 智能交通

📋 核心要点

  1. 现有方法主要依赖人工检查车道标记，缺乏自动化和高效性，且现有数据集缺少维护导向的标签。
  2. 本研究提出了一个新的数据集和基线框架，利用深度学习方法评估车道标记质量，包含多种无参考质量度量指标。
  3. 实验结果表明，提出的度量指标在与人类评估的一致性上优于传统图像质量测量，且模型性能良好。

📝 摘要（中文）

可靠的车道标记对于人类驾驶员和自动驾驶系统至关重要，但目前的评估方法仍依赖人工检查。现有的自动驾驶数据集主要支持车道检测和场景理解，缺乏针对车道标记可见性、连续性或退化的维护导向标签。本研究提出了一个地理参考的智能手机车载摄像头数据集和车道标记质量评估的基线框架。该数据集包含63,839帧来自南德克萨斯州的路面图像，并与OpenStreetMap衍生的车道计数标签匹配。我们提出了三种车道质量度量指标，并在实验中验证了其有效性，显示出良好的性能和与人类评估的一致性。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决车道标记质量评估的自动化问题，现有方法依赖人工检查，效率低且主观性强。现有数据集缺乏针对车道标记可见性和质量的维护导向标签，限制了自动驾驶系统的可靠性。

核心思路：本研究提出了一个新的地理参考数据集，并设计了基线框架，通过深度学习方法评估车道标记的质量。引入三种无参考的车道质量度量指标，以实现对车道标记的自动化评估。

技术框架：整体架构包括数据收集、特征提取和质量评估三个主要模块。首先，通过GPS启用的车载摄像头应用收集路面图像；然后，利用深度学习模型提取特征；最后，基于提取的特征计算车道质量指标。

关键创新：提出的Contrast Stability Index (CSI)和Line Continuity Ratio (LCR)是无参考的质量度量指标，能够在缺乏密集人工标签的情况下进行评估，显著提高了车道质量评估的自动化水平。

关键设计：在模型设计中，采用了Laplacian响应来计算背景对比度，利用边缘和Hough变换来估计结构连续性。损失函数设计上，结合了车道计数回归和地图一致性评估，确保模型的准确性和鲁棒性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，提出的CSI和LCR指标在车道质量评估中表现优异，CSI的平均绝对误差为0.039，决定系数R²达到0.97，而LCR的平均绝对误差为0.093，决定系数R²为0.84。与人类评估的排名一致性较高，Spearman相关系数为0.7316，Kendall相关系数为0.5472，优于传统图像质量测量方法。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶系统、交通监控和智能交通管理。通过实现车道标记质量的自动化评估，可以提高道路安全性和驾驶体验，降低人工检查的成本。此外，研究成果可为未来的智能交通系统提供数据支持和技术基础。

📄 摘要（原文）

Reliable lane markings are important for both human drivers and automated driving systems, but their condition is still commonly assessed through manual inspection. Existing autonomous-driving datasets primarily support lane detection and scene understanding and usually lack maintenance-oriented labels for lane-marking visibility, continuity, or degradation. In this study, we present a geo-referenced smartphone dashcam dataset and baseline framework for lane-marking quality assessment. The dataset contains 63,839 road-facing frames collected across South Texas using a GPS-enabled dashcam application. A subset of 3,339 frames is matched with OpenStreetMap-derived lane-count labels, which are used as weak supervision for lane-count regression and map-consistency evaluation. We propose three lane-quality measures: Contrast Stability Index (CSI), which captures lane-background contrast using Laplacian responses; Line Continuity Ratio (LCR), which estimates structural continuity using edge and Hough-line evidence; and Regression Lane Confidence Score (RLCS), which measures agreement between predicted and map-derived lane counts on matched frames. The baseline prediction models attained strong performance, with CSI (MAE $0.039$, $R^2=0.97$) and LCR (MAE $0.093$, $R^2=0.84$). Notably, CSI and LCR are no-reference, segmentation-derived quality metrics that can be computed without dense human labels. In a pilot validation using 50 human-ranked images, these proposed lane-specific metrics show stronger rank agreement with human lane-quality ordering (e.g., Spearman's $ρ=0.7316$ and Kendall's $τ=0.5472$ for LCR) than general image-quality measures such as PSNR, SSIM, BRISQUE, NIQE, and LPIPS. We believe the dataset, metrics, and baseline provide an initial step toward scalable, low-cost, location-aware lane-marking quality assessment. Data and code: https://github.com/Shaif95/Road_Quality