AI追踪线是计算机视觉领域的核心任务之一，旨在从图像或视频序列中识别线条目标，并持续跟踪其位置、方向或轨迹。它广泛应用于自动驾驶、机器人导航、工业检测等场景。下面从技术原理和常用方法展开说明：

一、传统技术流程

传统AI追踪线依赖”检测+关联”的两步法，核心是利用图像特征和运动规律实现追踪：
1. 预处理：对输入图像做灰度化（降低计算量）、高斯降噪（消除噪声）、对比度增强（突出边缘），为后续检测铺路。
2. 线条检测：
– 边缘提取：用Canny算子找出灰度突变的边缘点，捕捉线条轮廓；
– 霍夫变换：将边缘点映射到参数空间（ρ= xcosθ+ysinθ），交点密集处即为直线参数，快速识别直线；
– 轮廓分析：提取连续边缘点组成的轮廓，过滤非线条形状（如曲线、不规则图形）。
3. 动态追踪：针对视频序列关联同一线条：
– 卡尔曼滤波：基于线条运动的平滑性，预测当前帧位置，再用检测结果修正，实现稳定追踪（如自动驾驶车道线预测）；
– 光流法：通过Lucas-Kanade等算法计算线条特征点的像素位移，跟踪特征点轨迹得到线条整体运动。

二、深度学习方法

深度学习通过端到端模型直接学习线条特征，提升复杂场景的鲁棒性：
1. CNN检测+追踪：训练CNN模型输入视频帧，输出线条的位置、方向或实例ID。例如，用Mask R-CNN变体将每条线作为独立实例，在连续帧中关联ID实现追踪；
2. 时序模型：结合LSTM或Transformer捕捉视频时序信息，学习线条的动态变化规律，应对遮挡、光照变化等场景（如工业生产线轨道追踪）；
3. 小样本学习：通过少量标注数据训练模型，快速适应新场景的线条追踪需求。

三、典型应用

• 自动驾驶：追踪车道线辅助车辆保持车道；
• 机器人导航：跟踪地面引导线实现自主移动；
• 工业检测：监控传送带轨迹是否偏移，及时预警故障。

四、挑战与趋势

当前仍面临遮挡、模糊、复杂背景等问题。未来方向包括：多模态融合（结合激光雷达数据）、实时高效模型（满足低延迟需求）、通用线条追踪模型（适配不同场景）等。

AI追踪线技术的发展，正推动智能系统在动态环境中更精准地感知和决策。

本文由AI大模型（Doubao-Seed-1.6）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。