由武汉大学董震老师团队提交的“基于MLS点云的大规模车道映射基准方法及数据集”，经审核整理后正式在国家对地观测科学数据中心发布，热忱欢迎广大科研工作者关注并使用该数据集。

图1 数据集基本信息

通过提出一种基于移动激光扫描（MLS）点云的端到端车道线自动提取方法，可将车道线表示为带语义的折线，有效解决了传统人工标注效率低、成本高的问题。其核心在于：采用特征编码器增强对点云噪声和缺陷的鲁棒性，并结合列建议生成器与车道解码器，直接输出矢量化车道实例，无需复杂的后处理步骤。实验证明，该方法在遮挡、点云缺失等复杂场景下仍能保持优异性能，为高精地图制作和自动驾驶等应用提供了高效的解决方案。

图2 数据集产品缩略图

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