车道线检测是车辆辅助驾驶中的重要一环，为实现对车道线进行准确快速的检测，文章提出一种基于 MobileNetV3 网络的轻量型车道线检测算法。首先对 MobileNetV3 网络的深度可分离卷积模块进行改进，同时在其基础上加入空间注意力机制模块；然后将车道线表示为三阶多项式，利用优化的 MobileNetV3 网络对图像中车道线特征进行提取得到用来拟合三阶多项式的车道线参数；最后构建一种车道线回归模型，通过不断地对车道线参数进行修正以提高车道线检测精度。在 Tusimple 车道线数据集上的实际测试结果表明，提出的算法其图像帧处理速度为 210 fps、检测准确度达到了 83.35%，能够实时运行，且具有较高的检测精度。