【元胞自动机】基于元胞自动机多车道信号交叉口仿真含Matlab源码

颜色分类leetcode 自动驾驶汽车的感知算法 Udacity自动驾驶汽车纳米学位项目感知相关项目。 概括 车道线查找 传统的计算机视觉技术，如相机校准、颜色阈值和图像包装，已用于车道线查找。 Bird eye view中的Lane Line从像素单位转换为米单位，计算得到车辆的CTE(Cross Track Error)和车道的Curvature 。 车辆检测 SVM分类器用于对车辆和非车辆进行分类， Sliding window方法用于从图像中检测车辆。 通过由当前图像帧和前一图像帧的信息组成的Heat-map来防止多重检测和误报问题。 交通标志分类 CNN（卷积神经网络）用于交通标志分类，可识别和区分43种不同类型的交通标志。 再培训后，识别交通标志的测试准确率高达 93.5%。

三车道交通流元胞自动机matlab实现.zip 基于双车道的matlab版元胞自动机改进

本Demo 是为了在android上跑TensorFlow模型的 方便那些想把TensorFlow官网上的demo集成到自己项目里却又找不到头绪的人使用 正所谓前人栽树后人乘凉 https://github.com/tensorflow/tensorflow https://github.com/ildoonet/tf-pose-estimation Denis Tome, Chris Russell, Lourdes Agapito提出的Convolutional 3D Pose Estimation from a Single Image论文 在此特别感谢上述作者，喜欢原作的可以去使用原项目。同时欢迎大家下载体验本项目，如果使用过程中遇到什么问题，欢迎反馈。 如果需要自动打标请使用：https://github.com/yuxitong/AutoMarKingTensorFlowPython 另外特别感谢 zyxcambridge(https://github.com/zyxcambridge) 童鞋 manoshape(https://github.com/manoshape)

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该课题为基于Matlab的车道线识别系统。可以框定车道线的直线位置。可以进行二次开发，做成车道线离汽车的截距夹角，从而实时抵触预警，提醒司机不要压线。适合具备有一定编程基础的人员学习。

高级车道查找器 一种更强大的车道检测算法，准备应对更现实的场景，例如照明条件，阴影的重大变化，并计算车辆位置以及道路曲率。 这种方法使用多项式拟合以更平滑的方式检测弯曲车道。 提供了以及。 提供了该算法的详细说明。

【深度学习计算机视觉实战】无人驾驶中的车道线检测 计算机视觉.pdf

适用初学者对车道线的识别，或者识别自己的图片；毕业设计可用；

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