无人驾驶车道线检测算法，另外还包含了自动驾驶学习资料： 涵盖感知，规划和控制，ADAS，传感器； 1. apollo 相关的技术教程和文档； 2. adas（高级辅助驾驶）算法设计（例如 AEB,ACC,LKA 等） 3. 自动驾驶鼻祖 mobileye 的论文和专利介绍 4. 自动驾驶专项课程（可能是目前最好的自动教师教程），是 coursera 上多伦多大学发布的自动驾驶专项课程，应该是目前为 止非常火非常好的教程了，包含视频，ppt，论文以及代码 5. 国家权威机构发布的 adas 标准，这是 adas 相关算法系统的标 准，也是开发手册。 6. 规划控制相关的算法论文介绍

在vc++6.0中利用opencv进行sobel边缘检测，再对边缘图像进行直线检测。

车道线检测深度学习车道线检测深度学习深度学习车道线间测

一：课题题目 基于MATLAB霍夫曼的车道线检测系统 二、背景介绍 针对汽车自主驾驶技术的车道检测和跑偏告警问题，提出了一种快速可靠的视觉计算方法。利用方向滤波算子对路面图像进行 5×5 模板运算，得到边缘图像；采用 Otsu 自动阈值算法对图像进行二值化处理，并根据车道在图像中的位置特性对边沿图像细化去点，减少后续处理运算量；在此基础上，根据车道几何特性引入约束条件，去除干扰点，并采用Hough 变换检测出车道线；依据针孔摄像机模型建立空间坐标系，用于计算汽车相对于车道线的偏转角和垂直距离，估计驶离车道的时间，为汽车自主驾驶中的安全预警及智能控制提供信息支撑。 三、GUI界面设计及运行示意图

C++车道线检测例程，环境为VS2015或VS2017及以上版本，CV是最新版的opencv-4.1.2，均是作者教学科研过程中的实例，并配置一篇文档将安装软件及程序设置加以说明。

无需资源分，简单的车道线检测程序，供初学者学习

MATLAB车道线检测论文，相信我吧！很好用的哦....你试试去看看，对你的计算机发展很好的，车道线是实现汽车的无人驾驶，如果你想在多媒体方面有所发展建议你看一下

基于视觉的曲线车道线检测完整代码，采用滑动窗口，详情见博客：http://blog.csdn.net/adamshan/article/details/78733302

一种基于车道线检测，标定摄像头外参的系统与方法。该方法主要包含如下几个步骤：（1）通过前、后、左、右相机采集原始图像，并处理图像提取车道线所在的感兴趣区域。（2）在感兴趣区域内检测车道线，并将检测到的车道线拟合成6段短直线。（3）然后通过该6段短直线的斜率得到各相机的夹角，从而判定哪个相机需要标定。（4）对需要标定的相机进行标定。（5）更新相机标定后的参数，重新生成拼接图。本发明结合了传统的标定方法，提出了一种基于线特征的在线标定方法，提高了4S店的标定效率。

各种车道线研究的方法，形态学，阈值分割，边缘检测，霍夫变换等方法