摘要
直线检测作为计算机视觉领域的基础任务之一，在图像理解、三维重建、机器人导航等领域有着广泛的应用。
近年来，随着应用场景的不断扩展，对直线检测算法的速度和精度提出了更高的要求。
本文首先介绍了直线检测的基本概念和应用背景，然后重点概述了近年来快速、高精度直线检测算法的研究现状，包括传统方法和基于深度学习的方法。
在传统方法方面，分析了霍夫变换、LSD以及基于边缘点聚类的算法，比较了它们在速度、精度和鲁棒性等方面的优缺点。
在基于深度学习的方法方面，讨论了卷积神经网络如何应用于直线检测，并介绍了几种代表性的网络结构和训练策略。
最后，总结了当前研究中存在的挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词：直线检测；霍夫变换；深度学习；边缘检测；特征提取
直线检测是从图像中识别并提取直线段的过程，是计算机视觉领域的基础性问题之一。
其目标是从复杂的背景中准确、快速地找到直线的位置、方向和长度等信息。
直线检测的应用非常广泛，例如：
三维重建:利用图像中检测到的直线信息，可以辅助进行建筑物、道路等场景的三维建模。
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