自动驾驶中的车道线检测属于计算机视觉中的______任务。

自动驾驶中的车道线检测是计算机视觉领域中图像分割任务的典型应用。其核心目标是对图像中的每一个像素进行分类，判断其是否属于车道线，从而实现对车道线区域的精确像素级标注。

从技术本质上看，车道线检测需要识别并分离出图像中代表车道线的结构，这属于语义分割或实例分割的范畴。现代基于深度学习的方法（如LaneNet、SegFormer等）通过编码器-解码器架构，从原始图像中逐像素预测车道线类别，从而生成连续、精确的车道线掩码。

此外，车道线检测也常与目标检测和关键点检测协同工作：目标检测用于定位车辆、行人等动态对象；关键点检测则用于识别车道线的起始、结束或交叉点，辅助路径规划。但就其本身而言，车道线检测的核心是像素级语义划分，因此归类为图像分割任务。

综上，自动驾驶中的车道线检测属于计算机视觉中的图像分割任务。

答案：

图像分割