车道线检测

竞赛选题 基于机器视觉的车道线检测

文章目录1前言2先上成果3车道线4问题抽象(建立模型)5帧掩码(FrameMask)6车道检测的图像预处理7图像阈值化8霍夫线变换9实现车道检测9.1帧掩码创建9.2图像预处理9.2.1图像阈值化9.2.2霍夫线变换最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的视频多目标跟踪实现该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：https://gitee.com/d
laafeer·2023-09-15 18:13

鸟瞰图坐标转回像素坐标

问题描述在自动驾驶中,车道线是基础也是很重要的环节.对于做过车道线检测算法的,一定对鸟瞰图很熟悉.由于如何得到鸟瞰图不是这篇文章要描述的重点,所以忽略.我想做的事情是将鸟瞰图,完成车道线检测后的直线坐标返回像素坐标中
miahuang·2023-09-14 01:18

9.1.tensorRT高级(4)封装系列-自动驾驶案例项目self-driving-道路分割分析

tensorRT高级-自动驾驶案例项目self-driving-道路分割分析课程大纲可看下面的思维导图1.道路分割这节我们学习自动驾驶场景中的模型案例1.这个案例中存在4个模型，分别是：车辆检测YoloX、车道线检测
爱听歌的周童鞋·2023-09-05 04:44

9.3.tensorRT高级(4)封装系列-自动驾驶案例项目self-driving-车道线检测

目录前言1.车道线检测总结前言杜老师推出的tensorRT从零起步高性能部署课程，之前有看过一遍，但是没有做笔记，很多东西也忘了。这次重新撸一遍，顺便记记笔记。
爱听歌的周童鞋·2023-09-04 14:15

C++实现YOLOP

C++实现YOLOP一、简介使用OpenCV部署全景驾驶感知网络YOLOP，可同时处理交通目标检测、可驾驶区域分割、车道线检测，三项视觉感知任务，依然是包含C++和Python两种版本的程序实现onnx
AI从入门到实践·2023-08-29 17:00

道路检测（python代码）

这段代码的主要流程涉及车道线检测模型的训练、加载和在视频上应用检测结果。以下是主要流程的简要概述：导入库和组件：导入所需的库，包括NumPy、scikit-learn和Keras等。
深度学习的奋斗者·2023-08-21 16:37

C++:RANSAC采样一致性算法拟合一元二次曲线

C++:RANSAC随机采样一致性算法拟合一元二次曲线数学补充C++实现多车道线检测效果图数学补充这里会用到线性代数里的一些知识，每次都是用起来看，用完了又忘，这里把一些可能用到的贴出来，用于快速理解算法里用到的公式等
ywfwyht·2023-08-21 15:24

车载毫米波雷达关键技术

关键技术1.目标检测地杂波干扰抑制多径效应干扰抑制载体振动车辆姿态变化提高角度分辨力雷达截面积预估2.目标分类去除悬空障碍物和低矮障碍物3.目标跟踪多目标跟踪融合跟踪扩展目标跟踪4.定位构图车道线检测栅格图更新
AliceWhale·2023-08-18 19:50

竞赛项目 车位识别车道线检测 - python opencv

0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习机器视觉车位识别车道线检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！
Mr.D学长·2023-08-11 14:51

PriorLane:纯transformer的车道线检测方法

PriorLane:APriorKnowledgeEnhancedLaneDetectionApproachBasedonTransformer(arxiv.org)这篇论文作为第一个以纯tansformer为基础的车道线检测方法目前已被
秋冬晚归客·2023-08-05 08:55

Keep your Eyes on the Lane Real-time Attention-guided Lane Detection 论文精读

关注车道：实时注意力引导车道线检测摘要现代车道线检测方法在复杂的现实世界场景中取得了显著的性能，但许多方法在保持实时效率方面存在问题，这对自动驾驶汽车很重要。
学渣在路上·2023-08-01 05:43

车道线检测-Eigenlanes 论文学习笔记

论文：《Eigenlanes:Data-DrivenLaneDescriptorsforStructurallyDiverseLanes》代码：https://github.com/dongkwonjin/Eigenlanes核心：在EigenlaneSpace中检测车道线创新点Eigenlane：数据驱动的车道描述符，在特征车道空间中紧凑地表示结构多样化的车道；SIIC-Net：高效地检测和回归
tomeasure·2023-07-31 13:51

车道线检测-LaneATT 论文学习笔记

论文：《KeepyourEyesontheLane:Real-timeAttention-guidedLaneDetection》地址：https://arxiv.org/abs/2010.12035v2代码：https://github.com/lucastabelini/LaneATT整体结构车道线的表示方式Lane={(xi,yi)}i=0Npts−1,yi=i⋅HimageNpts−1La
tomeasure·2023-07-31 13:50

CVPR2023 | 70+目标检测论文及代码整理

本文整理了CVPR2023目标检测相关论文72篇，覆盖包括2D目标检测、3D目标检测、视频目标检测、人物交互检测、异常检测、伪装目标检测、关键点检测、显著性目标检测、车道线检测、边缘检测等10个细分任务
马拉AI·2023-07-30 20:10

[论文笔记] CLRerNet: Improving Confidence of Lane Detection with LaneIoU

CLRerNet:ImprovingConfidenceofLaneDetectionwithLaneIoU.”arXivpreprintarXiv:2305.08366(2023).2023.05出的一篇车道线检测的文章
zhwangye·2023-07-27 08:49

python车道线检测

车道线检测是一种利用计算机视觉技术来识别和跟踪道路上的车道线的方法，它对于自动驾驶和智能交通系统等领域有着重要的应用价值。
xifenglie123321·2023-07-25 03:11

python实现简单的车道线检测

该案例通过阈值分割+区域掩膜的方式实现简单的车道线检测,内容主要包括两个方面:1.设定阈值划分,2.设定几何区域掩膜(该部分采用三角形区域划分),摄像头传感器一般固定于车体,故其视野范围可认为固定区域,
Dragon&6·2023-07-25 03:33

大数据毕设项目 深度学习+opencv+python实现车道线检测 - 自动驾驶

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV56数据集处理7模型训练8最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及
caxiou·2023-07-19 14:42

车道线检测｜利用边缘检测的原理对车道线图片进行识别

前言那么这里博主先安利一些干货满满的专栏了！这两个都是博主在学习Linux操作系统过程中的记录，希望对大家的学习有帮助！操作系统OperatingSyshttps://blog.csdn.net/yu_cblog/category_12165502.html?spm=1001.2014.3001.5482LinuxSyshttps://blog.csdn.net/yu_cblog/category
@背包·2023-07-17 08:14

python基于opencv的车道线检测左右转弯原理详解

该项目的目标/步骤如下：给定一组棋盘图像计算相机校准矩阵和畸变系数。对原始图像应用失真校正。使用颜色变换、渐变等来创建阈值二值图像。应用透视变换来校正二进制图像（“鸟瞰图”）。检测车道像素并拟合以找到车道边界。确认检测到的线与现实和之前的线一致，即它们具有相似的曲率，水平距离在3.7m左右等。确定车道的曲率和车辆相对于中心的位置。将检测到的车道边界变形回原始图像。输出车道边界的视觉显示以及车道曲率
xifenglie123321·2023-07-17 05:43

如何制作自己的TuSimple格式的车道线标注文件

以往的车道线图像检测大多是基于目标分割的，标注起来自然也是比较麻烦，基于曲线多项式拟合的车道线检测可以说是另辟蹊径，避开使用费劲低效的图像分割，而是基于打点标记车道线再使用模型基于这些点去拟合曲线，这样的话
Arnold-FY-Chen·2023-07-16 07:08

车道线跟踪

在完成车道线检测后，接下来要做的就是车道线的跟踪，这也是智能汽车辅助驾驶的关键技术。
sunrong0511·2023-07-14 16:26

LSTR环境安装

LaneShapePredictionwithTransformersGitHub-liuruijin17/LSTR:ThisisanofficialrepositoryofEnd-to-endLaneShapePredictionwithTransformers.出来虽然两年了但依然是一个非常优秀的车道线检测模型
Arnold-FY-Chen·2023-07-14 10:44

[智能交通]step3：霍夫变换Hough Transform

文章目录前言定义致谢前言在学习车道线检测相关，从最基础的图像处理开始遇到的第一个算法是霍夫变换HoughTransform故写下此文记录自己对于霍夫变换的理解定义霍夫变换用于检测简单的直线、曲线以车道线检测为例子
Uni__Lee·2023-06-11 17:28

百度Apollo视觉算法解析-视觉车道线检测后处理

这里以denselinepostprocessing为例，代码在modules/perception/camera/lib/lane/postprocessor/denseline/denseline_lane_postprocessor.cc文件中模型预测的是每个点的车道线的四种类型的conf（表示车道线4种位置关系属性），后处理首先做softmax，然后过threshold，得到前景点的标签。
今天好好吃饭了吗·2023-06-11 14:28

[图像处理/计算机视觉]IV2018 端到端车道线检测论文代码架构分析

LaneNet：论文名《TowardsEnd-to-EndLaneDetection:anInstanceSegmentationApproach》开源代码：https://github.com/MaybeShewill-CV/lanenet-lane-detection也欢迎去我的github逛逛，都是一些相关资料https://github.com/ASONG0506/lanenet-lane
今天好好吃饭了吗·2023-06-07 18:29

【车道线检测】Hough变换视频车道线检测 【含Matlab源码 274期】

⛄一、Hough变换图片车道线检测简介1引言随着人们生活水平的提高,科技的不断进步,智能驾驶技术逐渐受到了研究者们的广泛研究和关注。
Matlab领域·2023-04-12 08:34

端到端车道线检测_如何使用Yolov5创建端到端对象检测器？

端到端车道线检测UltralyticsrecentlylaunchedYOLOv5amidcontroversysurroundingitsname.Forcontext,thefirstthreeversionsofYOLO
weixin_26632369·2023-04-12 08:33

基于YOLOv5+Hough变换的目标检测和车道线检测

1.B站视频演示2.Github仓库链接文章目录一、实现效果二、环境配置三、基于YOLOv5的目标检测四、基于Hough变换的车道线检测4.1前置工作Canny阈值设定4.2前置工作ROI标定4.3Hough
Fr0mdeepsea·2023-04-12 07:26

车道线检测（二）——使用MNN部署PINet

目录一、MNN简介二、MNN编译三、MNN部署PINet模型pytorch转onnxonnx转mnnmnn部署一、MNN简介是阿里开源的一个轻量级的深度神经网络引擎，支持深度学习的推理与训练，适用于服务器/个人电脑/手机/嵌入式各类设备。目前，MNN已经在阿里巴巴的手机淘宝、手机天猫、优酷等30多个App中使用，覆盖直播、短视频、搜索推荐、商品图像搜索、互动营销、权益发放、安全风控等场景。gith
Mega_Li·2023-04-10 08:25

yolov5安卓(鸿蒙)手机部署

其他资料可以参考我以下文章进行学习：C++版tensorrtYOLOv5推理如何通过YAML文件修改YOLOv5网络YOLOv5通道剪枝YOLOv5图像分割代码详解1YOLOv5图像分割之NMSYOLOv5+霍夫变换之车道线检测
爱吃肉的鹏·2023-04-07 07:23

在PyQT5上可视化障碍物检测与车道线检测

opencv-python=4.4.0，torch=1.7.1（cuda=11.0），PyQt5=5.15.1（缺啥补啥）PyQt5功能：实现选择视频文件、播放、中止、暂停，继续播放检测功能：障碍物检测（YOLOv3），车道线检测
你的陈某某·2023-04-04 10:21

车道线检测——Ultra Fast Lane Detection和polyLaneNet

参考文章1、>2、>相应代码https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detectionhttps://github.com/lucastabelini/PolyLaneNet数据集DatasetFrameTrainValidationTestResolutionLaneScenariosenvironmentTuSimple6,4083,2683582,78
霜冷长河wzq·2023-04-03 19:11

ICLR 2023 | 高分论文！上海交大提出H2RBox：旋转目标检测新网络

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>车道线检测微信技术交流群作者：yangxue|（源：知乎）编辑：CVerhttps://zhuanlan.zhihu.com
Amusi（CVer）·2023-03-31 15:43

c语言编写的车道线检测程序,opencv车道线检测的实现方法

车道线检测，需要完成以下功能：图像裁剪：通过设定图像ROI区域，拷贝图像获得裁剪图像反透视变换：用的是室外采集到的视频，没有对应的变换矩阵。
TLOTF·2023-03-29 20:39

【OpenCV】车道线检测原理与实现

文章目录车道线检测原理代码实现车道线检测原理采用OpenCV读取视频，进行灰度化处理，然后用canny算子进行边缘检测，分析轮廓，然后进行直线拟合处理，最后对直线添加权重分析，得到最终的车道线检测结果。
Frank学习路上·2023-03-29 20:56

车道线检测算法-Ultra-Fast-Lane-Detection

车道线检测算法通常分为两种类型：一种是基于基于视觉特征来做语义分割或者实例分割，例如LaneNet和SCNN；另一种是通过视觉特征来预测车道线所在位置的点，以此来解决no-visual-clue问题的模型
Daisy丶·2023-03-16 16:37

毫末智行技术论文入选CVPR 2023：可大幅提高3D车道线检测性能

由毫末智行人工智能中心技术团队提交的《BEV-LaneDet:aSimpleandEffective3DLaneDetectionBaseline（一种简单有效的3D车道线检测方法）》论文成功入选CVPR2023
HiEV·2023-03-15 03:54

面向初学者的 20 大人工智能项目创意

聊天机器人音乐推荐应用股票预测社交媒体建议识别不当语言和仇恨言论行驶时车道线检测监测作物健康医学诊断人工智能驱动的搜索引擎
MavenTalk·2023-03-09 13:38

前沿 | 一文详解自动驾驶激光雷达和摄像头的数据融合方法

计算机视觉联盟自动驾驶感知模块中传感器融合已经成为了标配，只是这里融合的层次有不同，可以是硬件层（如禾赛，Innovusion的产品），也可以是数据层（这里的讨论范围），还可以是任务层像障碍物检测（obstacledetection），车道线检测
小白学视觉·2023-02-27 19:53

车道线检测-LSTR-论文学习笔记

车道线检测是将车道标记识别为近似曲线的过程，被广泛用于自动驾驶汽车的车道线偏离警告和自适应巡航控制。流行的分两步解决问题的pipeline：特征提取和后处理。
hnsdgxylh·2023-02-05 11:15

Keep your Eyes on the Lane: Real-time Attention-guided Lane Detection | LaneATT论文解读

做了这么久车道线，决定近期沉淀一下，把看过的车道线文章写一个专栏，希望能坚持下去paper链接这是一篇基于线Anchor的车道线检测文章，很多灵感都源于Line-CNN。
Cv打怪升级·2023-02-03 02:41

车道线检测：LaneATT———Keep your Eyes on the Lane

车道线检测：LaneATT相关研究本文贡献详细解读代码复现KeepyourEyesontheLane:Real-timeAttention-guidedLaneDetection论文地址：https:/
Thomson Tang·2023-02-03 02:41

车道线检测

近期阅读的几篇关于车道线检测的论文总结。1.任务需求分析1.1问题分析针对车道线检测任务，需要明确的问题包括：（1）如何对车道线建模，即用什么方式来表示车道线。
Q&Cui·2023-02-03 02:11

UFAST车道线检测 Ultra-Fast-Lane-Detection可以正常识别输出视频形式的检测源码

有问题请留言，回复不及时的话请加我VX帮你解答：di8297视频展示如下车道线检测视频视频检测demo源码如下：importtorch,osimportcv2frommodel.modelimportparsingNetfromutils.commonimportmerge_configfromutils.dist_utilsimportdist_printimportscipy.special
Gale_y·2023-02-01 12:57

YOLOP 论文笔记

YouOnlyLookOnceforPanopticDrivingPerceptionYOLOP论文链接:https://arxiv.org/abs/2108.11250v5一、ProblemStatement自动驾驶中，如果使用一个接一个模型来进行图像分析，比如目标检测，语义分割和车道线检测
Tianchao龙虾·2023-02-01 12:18

YOLOP——全景驾驶感知理论解读与实践上手

前言YOLOP是华中科技大学研究团队在2021年开源的研究成果，其将目标检测/可行驶区域分割和车道线检测三大视觉任务同时放在一起处理，并且在JetsonTX2开发板子上能够达到23FPS。
zstar-_·2023-02-01 12:16

【论文学习记录】Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection 车道线检测算法解读

UltraFastStructure-awareDeepLaneDetection个人学习记录论文链接github0.摘要1.当前像素级分割的问题场景适应能力差速度慢2.人类识别车道线的特点利用了上下文信息（可以理解为人类的联想能力）和全局信息3.本文车道线检测算法基于人类识别车道线的特点
Zannnne·2023-01-31 16:34

基于深度学习的车道线检测论文解读

arxiv.org/abs/2004.11757源码链接见文末源码详解：https://blog.csdn.net/qq_52053775/article/details/1287718051.任务概述车道线检测使用
樱花的浪漫·2023-01-31 16:03

车道线检测源码详解

源码链接见文末1.车道数据与标签下载数据下载地址：因为数据的规模比较大，源码中只包含了部分数据，能够供运行代码使用CULane:https://xingangpan.github.io/projects/CULane.htmltusimple:https://github.com/TuSimple/tusimple-benchmark/issues/32.项目环境配置执行前，需要在Lane-Det
樱花的浪漫·2023-01-31 16:03
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他