LANE

无人驾驶（一）| lane detection | Udacity | 色彩空间（含代码）

Lanedetection中的色彩检验起因：我们通常分析图片都用RGB，如果直接转成gray，或者简单的利用threshhold进行颜色提取，会丢掉许多的颜色信息Note:Ifyoureadinanimageusingmatplotlib.image.imread()youwillgetanRGBimage,butifyoureaditinusingOpenCVcv2.imread()thiswi
Junyu08·2019-06-20 12:28

PCIe PCS sublayer

Bytestriping:把每个byte依次分发到不同的lane，避免不同lane传输数据长度不同scrambler：PRBS加扰，消除重复的pattern，因为重复的pattern在频谱上能量集中，会产生很大的
maxwell2ic·2019-06-15 12:31

无人驾驶的规划与控制（一）——路由寻径

文章目录1无人车规划与控制的模块分类2路由寻径2.1把车道划分成Lane序列2.2建立有向带权图2.3利用Dijkstra或A*算法搜索1无人车规划与控制的模块分类无人车的规划与控制（Planning&
cliukai·2019-06-04 15:10

[深度学习] 车道线检测调研(lane detection)

原文：https://blog.csdn.net/soulmeetliang/article/details/89398412背景车道线检测作为自动驾驶领域的常规工作，在深度学习的浪潮中又有了很大的进步，在此分享我所做的调研工作，部分为ppt截图，为了方便请谅解。车道线检测工作的局限性如上图所示，车道线检测工作的baseline并不明确，不同的方法与不同的场景应用都有各自的局限性。例如：输出类型：
h_l_dou·2019-05-05 21:43

CV | SCNN: Spatial CNN for Traffic Lane Detection 车道线检测算法SCNN“最全的”学习笔记

题外话：可能因为是节假日，所以这篇文章的标题非常的标题党哈哈哈哈哈~回归严肃，过去一段时间花了比较多的精力学习这个算法，所以想借此空闲时间，好好总结和复盘一下。感兴趣的朋友们，欢迎评论区讨论，如果有理解不对的地方也欢迎大家指正。前言车道线检测在自动驾驶感知任务中占据重要的一席，它可以辅助自动驾驶的车道保持，同时也可以为车辆定位等工作提供较强的先验信息。目前，常见的方法大抵是基于路面的语义分割（如：
1LOVESJohnny·2019-04-06 22:53

avx to neon汇编指令学习

_128_mm_fmadd_ps（_128a,_128b,_128c);returna*b+c;__m128_mm_broadcastss_ps(__m128a)returnvdupq_lane_f32
草帽星·2019-03-29 11:41

《Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach》论文阅读之LaneNet + H-Net

本文将对论文TowardsEnd-to-EndLaneDetection:anInstanceSegmentationApproach进行解读。这篇论文是于2018年2月挂在arxiv上的。摘要当今很多车都带有辅助驾驶员的驾驶的功能，比如车道保持功能。该功能能使车辆保持在车道间的适当位置，这个功能对于有潜在车道偏离或者自动驾驶中的轨迹规划和决策都至关重要。传统的车道检测方法依赖于高度定义化，手工特
山水之间2018·2019-03-22 14:37

远”见——细探《碟中谍5》中的古典音乐元素（五）

在电影的第92分45秒，此处剧情是Ilsa在被英国政府出卖后，受命于反派头目Lane，与Ethan接头提
远爷乐道道·2019-03-14 23:06

跑lanenet-lane-detection-master出现的错误－－DataLossError

在lanenet-lane-detection-master文件夹下打开终端：运行pythontools/test_lanenet.py--is_batchFalse--batch_size1–weights_path
screamdw·2019-03-04 15:23

GitHub：车道线检测最全资料集锦

awesome-lane-detection是Amusi整理的关于车道线检测的资料合集，已经发布到github上，欢迎star、fork：https://github.com/amusi/awesome-lane-detection
haimianjie2012·2019-02-20 21:21

车道线检测最全资料集锦

Summary：GitHub：车道线检测最全资料集锦Author：AmusiDate：2018-12-27微信公众号：CVergithub：amusi/awesome-lane-detection原文链接
阿木寺·2018-12-27 15:32

fastlane脚本

true,force:true,filename:"myFile.mobileprovision")platform:iosdodesc"PushanewreleasebuildtotheAppStore"lane
CAICAI0·2018-12-13 08:19

fastlane脚本

true,force:true,filename:"myFile.mobileprovision")platform:iosdodesc"PushanewreleasebuildtotheAppStore"lane
CAICAI0·2018-12-13 08:19

Fastlane简单使用

配置里面Fastfile文件我的Fastfile配置文件：根据需求我配置ad-hoc和Release两种打包方式default_platform(:ios)platform:iosdodesc"打包版本"lane
xby023·2018-12-04 10:58

Python车道线检测模块

模型处理流程：使用说明：在main方法中给出了接口的使用方法：Ld=Lane_Detection()#实例化对象img=cv2
天上飞下一毛雪·2018-11-30 21:52

[paper阅读理解] 基于半监督卷积神经网络的人体动作识别

&Mengshoel,Ole&Lane,Ian.(2017).Semi-supervisedconvolutionalneuralnetworksforh
Kenn7·2018-11-25 16:52

网络嵌入算法-Network Embedding-LINE/LANE/M-NMF

本文结构安排M-NMFLANELINE什么是NetworkEmbedding？LINE[InformationNetwork]AninformationnetworkisdefinedasG=(V,E)G=(V,E)G=(V,E),whereVVVisthesetofvertices,eachrepresentingadataobjectandEEEisthesetofedgesbetweenth
泽泽馥泽泽·2018-11-01 17:00

自动驾驶平台Apollo 3.0阅读手记：perception模块之lane post processing

项目中自带一个例子cc_lane_post_processor_test，我们就以这个例子为线索，看下它的大体实现。首先按《自动驾驶平台Apoll
ariesjzj·2018-10-13 19:46

MIPI-DSI LP mode命令及格式详解

模式：单端信号功耗小，速率低（<10Mbps)信号幅值（0-1.2V）在高速模式下，通道状态是差分的0或1，定义P比N高时定义为1，P比N低时定义为0，此时线上典型电压为差分200mv在LP模式下，只用lane0
liuxd3000·2018-09-10 16:14

tusimple数据集(json)转换脚本

lanenetgithub地址：https://github.com/MaybeShewill-CV/lanenet-lane-detectiontusimple数据集下载地址：http://benchmark.tusimple.ai
Kluiverthoo·2018-09-08 15:11

车道线检测-python实现

我们先要找一张图片，对其进行检测importmatplotlib.imageasmplimgimportmatplotlib.pyplotaspltimg=mplimg.imread('lane.jpg
小小何先生·2018-09-05 15:34

车道线检测论文阅读：Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach

anInstanceSegmentationApproach论文链接：https://arxiv.org/abs/1802.05591代码链接：https://github.com/MaybeShewill-CV/lanenet-lane-detection
littleYii·2018-07-29 12:57

【论文笔记】 Towards End-to-End Lane Detection: an Instance SegmentationApproach

context=cs代码https://github.com/MaybeShewill-CV/lanenet-lane-detection  这篇论文是做车道线检测的，之前的检测方法都限制于检测预定义的固定数量的车道线
jgq321·2018-07-02 17:26

《住院医师》第2季经历重大人员变动

三者在首季中分别扮演了首席公共关系官Renata、前执行总裁Claire以及被监禁的肿瘤医师Lane。于此同时
美剧炸了·2018-06-22 00:00

Careful Impel-Biker Lane

Crazymotorcycleagain,inthegame,theplayer'staskistousetheskillstohelpmotorcycleownersthroughthemotorcycletracktotheend,success!Amotorcycle,aroad,aperson,toexperienceacrazyrideit!StartpageanimationInfac
Madelines·2018-04-28 17:38

Fastlane自动提交合并代码

在自己分支一键提交后将代码合并到远程仓库再切回自己分支.执行:fastlanedoitfr:xxto:xxm:'xxxx'命令拆解:fastlane:执行fastlane命令doit:自己命名的已编辑好由各个action组成的航道lane
钟环·2018-04-25 07:39

Fastlane（二）：结构

前言在终端中执行fastlanelane_name之后，fastlane会去执行Fastfile中定义的同名lane，这个是如何实现的。
wangzzzzz·2018-04-24 19:40

无人驾驶：Term-1-p4-advanced-lane-lines

简介  p4也是车道检测，可以说是p1的升级版。p1只是使用了简单的边缘检测和直线检测进行直线车道信息提取，并未考虑摄像头造成的畸变以及车道不是直线的时候如何进行车道检测，这节课在之前的基础上进行了延伸，过程中会用到更多计算机视觉处理技术。处理流程  处理流程如下所示：棋盘标定  在使用摄像设备进行图像拍摄的时候往往会有畸变误差，这些畸变误差分为两类：径向畸变：由于透镜形状等原因造成，距离透镜光学
小建儿的小站·2018-04-11 21:00

无人驾驶：Term-1 p1 lane-detection

简介  Udacity是硅谷的一个在线教育网站，主要以介绍AI技术为主，除了基本的课程录像还会有专业老师进行代码review，通过课程会颁发nanodegree。其中最为火爆的一门课程就是自动驾驶课程CarNd，这门课程由简入繁分了三个term，第一个term主要是以机器视觉识别道路、交通标志为主，需要掌握基本的深度学习和机器视觉知识；第二个term是介绍传感器以及使用卡尔曼滤波进行定位和速度控制
小建儿的小站·2018-04-09 20:27

Biker Lane:Amazing Venture

Thecrazymotorcyclecomesagain,inthegame,theplayer'staskistousetheskill,tohelpthemotorcycleownertocrossthebikelanetoreachthedestinationandwinthegame!Amotorcycle,aroad,aperson,toexperienceacrazyride!Tel:
June_39f9·2018-02-19 23:19

Finding Lane Lines on the Road

FindingLaneLinesontheRoadFindingLaneLinesontheRoadThegoals/stepsofthisprojectarethefollowing:MakeapipelinethatfindslanelinesontheroadReflectonyourworkinawrittenreportReflection1.Describeyourpipeline.A
fighting41love·2017-12-09 01:12

fastlane ios gym配置

lane:betadogym(use_legacy_build_api:true,codesigning_identity:"iPhoneDeveloper:xxx(HPBxxxxxxxx)",scheme
匿名类·2017-12-05 01:48

奥利奥好吃吗？Android 8.0 新特性适配测试报告来啦！

作者：lane，腾讯适配测试负责人、WeTest专家兼容测试负责人商业转载请联系腾讯WeTest获得授权，非商业转载请注明出处。
腾讯WeTest·2017-10-18 00:00

[自动驾驶]Advanced-Lane-Lines

前面有一个车道检测的项目，这个是高级版的。计算机视觉1.摄像头：学习摄像头的物理知识，以及如何校准、反失真和转换图像角度。2.车道检测：研究可以应对弯道、恶劣天气和不同照明情况的先进车道检测技术。3.实战项目：高级车道检测在各种条件下检测车道线，包括不断变化的路面、弯道和变化的照明条件。使用OpenCV、滤波器、多项式拟合和样条曲线（spline）实现摄像头校准和变换。因为没有上课，看了这个提纲还
dinosoft·2017-10-07 15:45

[自动驾驶]Advanced-Lane-Lines

前面有一个车道检测的项目，这个是高级版的。计算机视觉1.摄像头：学习摄像头的物理知识，以及如何校准、反失真和转换图像角度。2.车道检测：研究可以应对弯道、恶劣天气和不同照明情况的先进车道检测技术。3.实战项目：高级车道检测在各种条件下检测车道线，包括不断变化的路面、弯道和变化的照明条件。使用OpenCV、滤波器、多项式拟合和样条曲线（spline）实现摄像头校准和变换。因为没有上课，看了这个提纲还
dinosoft·2017-10-07 15:45

Udacity 无人驾驶车工程师 博客笔记目录

博客笔记目录[自动驾驶]LaneLines-P1[自动驾驶]Advanced-Lane-Lines[自动驾驶]BuildaTrafficSignRecognitionProgram课程介绍现在人工智障很火啊
dinosoft·2017-10-03 05:33

MIPI D-PHY 带宽矩阵用户指南

理解并行和串行接口带宽的计算方法，可以避免在选择正确的FPGA数据通道（Lane）数量和每个通道所需要的数据传输速率时遇到的问题。这篇文档详细地描述
田庚.Bing·2017-08-21 14:38

卷积神经网络CNN（8）—— Pix2Pix Application -- Aerialmap Lane Line Detection (Pix2Pix应用：航拍图车道线检测)

前言GAN(GenerativeAdversarialNetworks–https://arxiv.org/abs/1406.2661)自问世而来热度一直无法退减，生成网络G与判别网络D通过相互对抗（原作者比喻成欺骗）训练网络，最终得到可以生成以假乱真图片的生成网络G。具有半监督学习能力的生成网络引来了大量研究者，同时产生了很多相关变体。Pix2Pix(Image-to-ImageTranslat
Fate_fjh·2017-08-10 11:31

Recent Progress in Road and Lane Detection - A survey论文笔记（一）

1.介绍ADAS系统面临的瓶颈事认知问题，其中包括两类，一类是道路和车道线认知，一类是障碍物（如车辆、行人）识别。本文关注前者。道路颜色、texture（质地、结构）、道路的边界以及车道线是被是人类行驶时的主要认知线索。道路和车道线检测包括检测道路的长度、车道线的数量和位置、合并、分离和终止线以及道路在城市、乡村和高速路的场景。使用的传感器主要有摄像头、Stereo、激光雷达、车辆测量程获得的车辆
wenny·2017-06-02 00:00

优达学城自动驾驶汽车-Project 1: Finding Lane Lines 学习笔记1

根据像素的亮度来识别车车道识别对于Computervision来说是一个相对简单的任务。原因是车道一般是白色或黄色并且很容易和图片中其他的像素区别开来。在RGB三信道的图片中，白色有很高的R,G,B的像素值。所以我们就可以根据这个来threshold并且把低于threshold的像素给filterout掉。这里用Python来做演示：#importnecessarylibrariesimportm
junjiejin·2017-03-30 14:46

液晶屏MIPI接口与LVDS接口区别（总结）

下文只讨论液晶屏LVDS接口，不讨论其它应用的LVDS接口，因此说到LVDS接口时无特殊说明都是指液晶屏LVDS接口），它们的主要信号成分都是5组差分对，其中1组时钟CLK，4组DATA（MIPIDSI接口中称之为lane
bingqingsuimeng·2017-03-28 10:03

软件架构之架构定义

软件架构软件架构定义【Lane90】软件体系结构是对软件系统大规模结构和性能的研究。系统的体系结构的重要方面包括系统模块之间的功能划分，模块之间的通信方式，和共享信息的表示。
chenmin_2014·2017-02-23 15:48

[RK3288][Android6.0] MIPI DSI显示屏移植调试总结

disp_mipi_init:mipi_dsi_init{compatible="rockchip,mipi_dsi_init";//屏幕是否需要初始化rockchip,screen_init=;//有几条Lane
dxmcu·2016-12-22 17:52

[BZOJ1969][Ahoi2005]LANE 航线规划（树链剖分）

======这里放传送门======题解这题猛一看跟线段树啊树链剖分什么的一点儿关系也没有啊好吧？一开始还以为它是那种像某个叫做【堵塞的交通】的题目那样是个线段树维护连通性啊啥的鬼畜玩意儿叻。。。可是这道题的图里面一个很重要的性质决定了它并不是第二个【堵塞的交通】。。。就是如果图上出现一个环，那么环上的边都不可能成为关键边。那么这就引出了一个好的想法就是找出每个时刻的图上有多少个环，不在任何一个环
FromATP·2016-10-04 11:49

[BZOJ1969][Ahoi2005]LANE 航线规划（树链剖分+并查集）

题目描述传送门题解删边不好删，那么就反向加边。这种思路在星球大战那道题里遇到过。因为任意时刻所有的点连通，那么它至少是一棵树。可以先建出一棵树来。那么st之间的关键路径只可能是s到t树链上的边。那么可以枚举非树边，非树边以及它两个端点组成的树链一定成环，并且这个环上的每一条边都不可能是关键边。这样动态维护一下就行了。值得注意的是树链剖分维护边权将边权下放成点权。这样的话当两个点到达一条重链的时候应
Clove_unique·2016-09-24 11:33

[BZOJ1969][Ahoi2005]LANE 航线规划（树链剖分+并查集）

题目描述传送门题解删边不好删，那么就反向加边。这种思路在星球大战那道题里遇到过。因为任意时刻所有的点连通，那么它至少是一棵树。可以先建出一棵树来。那么st之间的关键路径只可能是s到t树链上的边。那么可以枚举非树边，非树边以及它两个端点组成的树链一定成环，并且这个环上的每一条边都不可能是关键边。这样动态维护一下就行了。值得注意的是树链剖分维护边权将边权下放成点权。这样的话当两个点到达一条重链的时候应
Clove_unique·2016-09-24 11:33

bzoj 1969: [Ahoi2005]LANE 航线规划（树链剖分+线段树+最小生成树）

1969:[Ahoi2005]LANE航线规划TimeLimit:10SecMemoryLimit:64MBSubmit:293Solved:139[Submit][Status][Discuss]Description
clover_hxy·2016-09-24 08:48

linux里的nvme驱动代码分析（加载初始化）

nvme物理层基于高速的pcie接口，pcie3.0一个lane就已经达到了8Gb/s的速度。x2x4x8…N个lane在一起就是N倍的速度，非常强大。
潘振杰·2016-06-04 16:51

AJ Girl | 连女星都是AJ的狂热粉丝，难怪你们这么爱它！3.21-3.27

[3.07-3.13]中获奖的AJGirls分别是第一名：3号chocolate.1228票第2、3名分别是：20号kingBo.1168票19号Lane1120票3号的AJGirl会得到我们送出的38
YOHO潮流志·2016-03-27 00:00

mipi调试经验

2、Lane
mike8825·2016-03-25 22:00
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