车道线检测第6页

毕业设计-基于机器视觉道路视频车道线检测

目录前言课题背景和意义实现技术思路摄像机校准编辑透视变换车道像素查找识别车道面积实现效果图样例前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目

HaiLang_IT·2022-11-26 10:47

基于MATLAB改进Otsu阈值分割的车道线检测

基于MATLAB改进Otsu阈值分割的车道线检测摘要:在判断车道偏离以防止车辆碰撞等危害时，车道标线检测需要通过图像处理来进行，检测方法是否适用于各种背景环境条件以及检测的及时性至关重要传统的Otsu方法在处理对周围环境影响明显

话外仙子·2022-11-26 08:19

CVPR 2022 3月7日论文速递（17 篇打包下载）涵盖 3D 目标检测、医学影像、图像去模糊、车道线检测等方向

CVPR2022论文速递系列：CVPR20223月3日论文速递（22篇打包下载）涵盖网络架构设计、姿态估计、三维视觉、动作检测、语义分割等方向CVPR20223月4日论文速递（29篇打包下载）涵盖目标检测、全景分割、异常检测、度量学习、对比学习、目标跟踪等方向全部论文汇总：CVPR2022最全整理：论文分方向汇总/代码/解读/直播/项目（更新中）【计算机视觉】以下是今日更新的CVPR2022论文，

极市平台·2022-11-26 02:11

车道标记检测中的深度学习：综述（Deep Learning in Lane Marking Detection: A Survey）

Wincher_Fan·2022-11-24 12:51

[论文笔记] Line-CNN: End-to-End Traffic Line Detection With Line Proposal Unit

:lineproposal候选线(和候选框类似),用于确定正负样本和车道线位置回归LPU:lineproposalunit,一种网络结构,与RPN中的结构类似,主要是用来生成LP本文提出了一个端到端的车道线检测模

zhwangye·2022-11-24 12:13

tensorflow2.0-keras-LaneNet车道线检测模型复现细节总结

lanenet模型的复现文章有很多，原文TowardsEnd-to-EndLaneDetection:anInstanceSegmentationApproach的代码是基于tensorflow1.0版本实现的。本文将在以tensorflow2.0版本为后端的keras上对lanenet模型部分功能进行复现，实现细节和原文有出入，但是实现目的和原文是一致的。希望读者能够为本文提出宝贵的建议。文章目

DTTRA·2022-11-24 09:10

【转载】传统车道线检测-canny边缘检测-霍夫变换-完整代码（python）

原文链接：https://blog.csdn.net/m0_46988935/article/details/109234900目录前言一、什么是霍夫变换二、边缘检测算法三、实验环境四、传统车道线检测流程五

闭关修炼——暂退·2022-11-24 06:33

基于霍夫变换的车道线检测

环境：ubuntu18.04文件：yolov4-tiny-line.cfg+voc_line.data+yolov4-tiny-obj_final.weights步骤：读取图像、初始化数据----->将原图像转为灰度图像----->高斯平滑----->边缘检测------>ROI处理------>霍夫变换提取车道线------->将车道线与原图像合成效果图：1.原图2.灰度图3.边缘检测4.ROI

unbekannten·2022-11-23 16:40

论文阅读笔记： (2022 TPAMI) Ultra Fast Deep Lane Detection with Hybrid Anchor Driven Ordinal Classification

车道线检测是自动驾驶中的基础任务之一，我们今天来看一篇来自浙大的TPAMI2022的文章！

chaoqinyou·2022-11-23 13:02

三十六.智能驾驶之基于Structure-aware超快速车道线检测及ROS系统实践

UltraFastStructure-awareDeepLaneDetection原github:Ultra-Fast-Lane-Detection在Ultra-Fast-Lane-Detection之前,已经出现很多基于深度学习的车道线检测方法

okgwf·2022-11-23 04:35

基于ROS的车道线检测项目记录

2020.09.06任务：传统OpenCV方法ROS版本改造选取大神陈光的高级车道线检测方法进行改造，总体逻辑是：第一、创建订阅者，接收摄像头发布的数据，用cv_bridge将opencv格式的数据转换为

cxhmike·2022-11-23 04:04

ROS小车基于Opencv的问题，在订阅了image_raw之后进行了车道线检测，行人识别，红绿灯检测功能后，车道线行驶变的飘忽不定，甚至冲出赛道，希望帮解决下。。

车道线识别，红绿灯检测，行人检测模块分别使用没有任何问题，但是当车道线寻迹和其中任意一个一起工作的时候就会出现车道线寻迹效果不稳定，容易冲出跑道的问题

m0_69454437·2022-11-23 04:03

Python OpenCV实战应用

OpenCV实战应用摘要传统计算机视觉传统特征提取方法SIFT(尺度不变特征变换)HOG方向梯度特征图SIFT和HOG的比较LBP建筑物轮廓提取介绍代码API说明车道线检测介绍代码API说明开运算与闭运算介绍代码

RyanC3·2022-11-22 11:41

基于循环特征位移聚合器的车道线检测（RESA: Recurrent Feature-Shift Aggregator for Lane Detection）

2021年的车道线检测新方法。

Wincher_Fan·2022-11-22 09:50

车道线检测论文Ultra-Fast-Lane-Detection-master代码复现过程

Ultra-Fast-Lane-Detection-master摘要：现代的车道检测方法主要将车道检测视为像素分割问题，难以解决具有挑战性的场景和速度问题。受人类感知的启发，严重遮挡和极端光照条件下的车道识别主要基于上下文信息和全局信息。基于这一观察结果，我们提出了一种新颖、简单但有效的方案，旨在极快的速度和极具挑战性的场景。具体来说，我们将车道检测过程视为一个使用全局特征的基于行的选择问题。在行

小祥子ovo·2022-11-22 08:11

基于深度强化学习的车道线检测和定位（Deep reinforcement learning based lane detection and localization）论文解读+代码复现

之前读过这篇论文，导师说要复现，这里记录一下。废话不多说，再重读一下论文。注：非一字一句翻译。个人理解，一定偏颇。基于深度强化学习的车道检测和定位官方源码下载：https://github.com/tuzixini/DQLL论文原文：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925231220310833如需引用：@article{zh

Wincher_Fan·2022-11-21 18:17

车道线检测laneatt算法实战CULane Datasets、Tusimple数据集——安装运行训练步骤

简单记录一下。1、配置、训练步骤可以新建一个虚拟环境，专门跑laneatt算法，方便管理。新建之后切换到该虚拟环境（博主的是叫laneatt）执行：condainstasllpytorchtorchvisiontorchaudiocudatoolkit=11.1-Cpytorch-cnvidia执行完毕之后可输入：pythonimporttorchprint(torch.__version__)以

我宿孤栈·2022-11-21 07:32

3D车道线检测杂记

spade_eddie·2022-11-21 00:53

《BEV LaneDet：Fast Lane Detection on BEV Ground》论文笔记

参考代码：bev_lane_det（截止2022.11.01未开源）1.概述介绍：这篇文章是毫末科技在单目场景下在bev视图下实现车道线检测的方法，其车道线检测的基础方法是源自于bev视图下车道线分割，

m_buddy·2022-11-21 00:44

手把手写Demo系列之车道线检测

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达文章导读本文是一篇从零开始做车道线检测Demo的教学式文章，从场景的定义到模型微调的输出，描述车道线Demo式例程中在每个环节需要做的工作

小白学视觉·2022-11-20 03:41

C/Python 在Python中调用C程序

一前言前一段时间使用python实现了一个多车道线检测的功能，代码400余行，但是运行速度非常低，需要200ms/帧。

Torch_HXM·2022-11-20 03:02

自动驾驶感知算法实战2——车载相机及图像处理

4.1内参标定4.2外参标定5.相机基本图像处理5.1相机校正5.2透视变换5.3颜色阈值和区域掩码5.4图像变换（原理及源代码实现）6.实现方案及性能分析：opencv、nvmedia7.具体案例：车道线检测一

Charmve·2022-11-20 02:57

毕业设计深度学习机器视觉车位识别车道线检测 - python opencv

为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是深度学习机器视觉车位识别车道线检测学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分选题指导

DanCheng-studio·2022-11-19 05:14

车道线检测算法

车道线检测有多种：传统的图像处理方法、深度分割的方法、预测车道线所在位置的方法车道线检测工作的局限性车道线检测工作的baseline并不明确，不同的方法都有各自的局限性，数据集的提供也不相同车道线类型：

wholetus·2022-11-16 17:44

车道线检测综述——【极市】方浩：车道线检测新SOTA，RESA个人笔记

视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1664y1o7wg一、背景车道线检测：从输入的图片中检测出车道线，图片是由车辆的前置摄像头拍摄。

土豆土豆昕昕·2022-11-16 17:09

车道线检测1. lanenet代码精读（记录）

前言知识点：因为公司做自动驾驶，所以打算对自动驾驶中的一些任务有个了解，看看论文，首先是一篇基于2d视觉的一篇车道线检测的文章。

RANKING666·2022-11-16 17:38

车道线检测——概述

目录背景难点数据集算法指标车道线检测传统算法思维导图CVRP2022及历年车道线检测算法和论文背景车道线检测是一个基本计算机视觉问题，具有广泛的应用(例如，ADASAdvancedDriverAssistanceSystem

易大飞·2022-11-16 17:32

【车道线检测论文阅读笔记——经典论文粗读汇总】

[阅读心得]车道线检测论文粗读笔记前言一、Segmentation1.SCNN2.ENet3.LaneNet4.SAD5.DSUNet二、Mark1.UFast2.FOLOLane3.Line-CNN4

书玮嘎·2022-11-16 17:02

车道线检测-GANet-CVPR2022论文学习笔记

论文：《AKeypoint-basedGlobalAssociationNetworkforLaneDetection》代码：https://github.com/Wolfwjs/GANet地址：http://arxiv.org/pdf/2204.07335内容：使用CNN，基于关键点检测车道线整体结构模型还有一个补充分支（CompensationMapδ^yx\hat{\delta}_{yx}δ

tomeasure·2022-11-16 17:26

车道线检测-BezierLaneNet-CVPR2022论文学习笔记

论文：《RethinkingEfficientLaneDetectionviaCurveModeling》代码：https://github.com/voldemortX/pytorch-auto-drive地址：https://arxiv.org/abs/2203.02431内容：使用CNN，基于贝塞尔曲线拟合车道线整体结构特征提取器：三层ResNet结合RESA模块。特征提取器上还要加一个辅助

tomeasure·2022-11-16 17:55

简述车道线检测

针对车道线检测的任务，我们需要弄清楚几个问题：1.车道线的表示形式？

思绪零乱成海·2022-11-16 17:24

TPAMI2022最新车道线检测算法（Ultra-Fast-Lane-Detection-V2）

https://arxiv.org/pdf/2206.07389.pdf代码链接：https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection-v2摘要现代的方法主要把车道线检测

自动驾驶之心·2022-11-16 16:16

【车道线检测】FOLOLane解读

文章目录一、概览二、具体阐述1.Introduction2.模型head介绍(1)Keypointsestimation--网络第一个head(2)Localgeometryconstruction--网络第二个head3.Networkarchitecture4.Decoderforglobalgeometry(1)Greedydecoder（精度高，但是效率低）(2)Efficientdeco

All_In_gzx_cc·2022-11-16 16:15

【自动驾驶】车道线检测相关基础知识

当前常见的检测方法基于霍夫变换的车道线检测详情可阅读blog1，blog2基

All_In_gzx_cc·2022-11-16 16:45

2022-车道线检测综述

课程论文，快速水一下车道线检测综述摘要车道线检测是一种环境感知应用，其目的是通过车载相机或激光雷达来检测车道线。

棒冰柠檬味·2022-11-16 16:44

巨卷时代！如何入门学习自动驾驶中的感知定位融合？

主要切入自动驾驶感知（分类、目标检测、语义分割、实例分割、全景分割、关键点检测、车道线检测、3D感知、目标跟踪、多模态、多传感器融合等）、自动驾驶定位建图（高精地图、SLAM）、自动驾驶规划控制、领域技术方案

自动驾驶之心·2022-11-15 16:42

自动驾驶系列（三）——环境感知之车道线检测技术

自动驾驶汽车需要感知不同颜色以及在不同的光照条件下的车道线，依靠车道线检测技术能够指导车辆在正确的区域进行行驶，为自动驾驶汽车的自动巡航、车道保持、车道超车等行为提供依据，当车辆偏离车道时可为驾驶员提供预警

景联文科技·2022-11-15 08:25

计算机视觉方向简介 | 自动驾驶中的车道线跟踪技术

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文转自｜人工智能与算法学习本文讨论的重点跟踪算法如何应用在车道线应用中，即从得到车道线检测结果开始，到连续稳定地车道线跟踪的过程。

小白学视觉·2022-11-15 07:48

深度学习车道线检测之 LaneNet （使用tensorflow2.4.0跑通）

参考链接：无人驾驶汽车系统入门（三十）——基于深度神经网络LaneNet的车道线检测及ROS实现_AdamShan的博客-CSDN博客论文原文地址：TowardsEnd-to-EndLaneDetection

tiger&sheep·2022-11-15 07:45

python+openCV (入门级)车道线检测学习笔记

文章目录前言一、openCV安装二、尝试使用cv2中库函数1.读取图片2.图片显示3.延时/暂停4.保存图片5.清楚所有窗口三、Canny边缘检测1.高斯滤波2.图片转换3.边缘检测四、ROIandmask五、霍夫变换六、离群值过滤七、最小二乘法拟合八、车道线标注九、视频读写1.打开视频2.按帧读取视频3.视频编码格式设置4.写视频参数设置十、其他总结附视频检测完整程序前言本文使用python+o

稚晖君的小弟·2022-11-14 10:47

【目标检测】52、YOLOP | 一次就能完成全景驾驶的三大任务

https://github.com/hustvl/YOLOP作者：华中科大王兴刚团队时间：2022.03贡献：提出了一个高效的多任务网络，能够同时解决自动驾驶中的三个问题：目标检测、可通行区域分割、车道线检测

呆呆的猫·2022-11-07 17:57

车道线检测新SOTA CLRNet: Cross Layer Refinement Network for Lane Detection CVPR2022

分享一篇今年CVPR车道线检测方向的新工作——CLRNet:CrossLayerRefinementNetworkforLaneDetection，是自动驾驶创业公司飞布科技和浙江大学合作完成的，代码已经开源

StrongerTang·2022-11-07 08:50

CLRNet Cross Layer Refinement Network for Lane Detection

利用不同的特征水平对精确的车道检测具有重要的意义，通过进一步借助车道线的高级和低级特征，车道线检测能达到更好的效果Q4有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在领域内值得

中藏剑·2022-11-07 08:20

Lane detection--CLRNet(Cross Layer Refinement Network for Lane Detection)总结

CLRNet论文链接CLRNet代码链接车道线检测的难点:1.低级语义信息检测的结果，车道线奇异，缺少全局信息，将地标误认为车道线。高级语义信息检测的结果，信息较为高层，检测结果不精细。

kira_Y·2022-11-07 08:49

《CLRNet：Cross Layer Refinement Network for Lane Detection》论文笔记

参考代码：CLRNet1.概述介绍：车道线检测任务是一种高低层次信息都依赖的任务，在CNN网络的高层次特征具有较强的抽象表达能力，可以更加准确判别是否为车道线。

m_buddy·2022-11-07 08:47

20个实战项目教你掌握OpenCV和图像处理，PDF开放下载

本手册中主要涉及以下几部分：一方面是基于实际项目利用OpenCV实现特定对象的检测，例如车道线检测、路面的坑洼检测、等；另一方面是基于Ope

深度学习技术前沿·2022-11-06 22:16

车道线检测数据集介绍

1.Tusimple数据集特点：位于高速路，天气晴朗，车道线清晰，特点是车道线以点来标注。(ground_truth:json格式)（提供带有实例级车道注释的大规模图像数据。但是不适用于视频实例车道检测。）1、车道线实际上不只是道路上的标线，虚线被当作了一种实线做处理的。这里面双实线、白线、黄线这类信息也是没有被标注的。2、每条线实际上是点序列的坐标集合，而不是区域集合主要采集区域国外高速公路上（

weixin_42234696·2022-11-06 07:14

Ultra Fast车道线检测C++实现

基于C/C++基本编程语言，NCNN推理框架实现UltraFast车道线检测算法，github求赞，效果图如下：关键解码部分ncnn框架把模型输出写入了一整块内存，不像python的numpy矩阵那样直观

袋袋成仙·2022-11-03 13:30

CVPR 2022 57 篇论文分方向整理 + 打包下载｜涵盖目标检测、语义分割、人群计数、异常检测等方向

CVPR20223月4日论文速递（29篇打包下载）涵盖目标检测、全景分割、异常检测、度量学习、对比学习、目标跟踪等方向CVPR20223月7日论文速递（17篇打包下载）涵盖3D目标检测、医学影像、图像去模糊、车道线检测等方向推荐阅读

极市平台·2022-11-02 16:53

【智能驾驶】车道线检测中的新IPM（逆透视变换）算法实验效果

1、实验内容在车道保持LKA功能实现时，需要对车道线进行精准检测：①、计算曲率半径，②、保证测距精度。因此需要对相机的透视图persImg进行IPM逆透视变换，得到俯视图birdImg，在birdImg中进行车道线特征检测、拟合和测距。基于以下思路，建立了新的IPM模型：对真实世界坐标系中欲关注车前的区域（如12m×30m），由相机模型可以确定在透视图中的对应区域。在设定好分辨率的俯视图中，把对应

JIN_嫣熙·2022-11-01 16:21

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