車線検出精度を向上させるためには、より高度な深層学習アーキテクチャや特徴量を導入することが有効です。例えば、セグメンテーションネットワークやリカレントニューラルネットワーク（RNN）など、複雑な構造を持つネットワークを活用することで、車線の境界や方向をより正確に検出することが可能です。また、特徴量としては、エッジやコーナーなどの幾何学的特徴や、車両の動きに関する情報を組み合わせることで、車線検出の信頼性を向上させることができます。さらに、データ拡張や畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の活用など、トレーニングデータの多様性を確保することも重要です。これらの手法を組み合わせることで、車線検出の精度と効率を向上させることができます。