网格交通线的识别
基于普通逻辑
基于霍夫变换
霍夫变换寻找到各种线
寻找到各种直线的交叉点（角点检测）
运用（?）原理识别出密集交叉点矩阵
识别出外面框，识别到框里的一定量的交叉点，判定为网格线
识别出网格线
基于颜色判定（HSV空间轮廓识别）
碰到大片黄色/白色禁停区域，基于特征区域提取识别出对应区域
识别出网格线
基于深度学习
基于CRF
线段获取并定义线段点
使用Delaunay三角剖分法来创建道路标记的图形结构
根据特征进行CRF（Conditional Random Fields）“学习算法”进行建模
基于VPGNet
生成四种神经网络（多任务网络）
学出各种模型
识别出网格线
根据网格采样和箱形聚类识别出道路标记
识别出网格线