pdf 格式，车道线保持功能的 ISO标准文档，是LKA功能的国际标准。

介绍 使用失真校正，图像校正，颜色变换和梯度阈值构建了先进的车道发现算法。 确定车道曲率和车辆排量。 克服了诸如阴影和人行道改变等环境挑战 在这个项目中，我使用了计算机视觉技术来识别车道边界，并在给定道路视频帧的情况下计算曲率半径的估算值。 为此，请执行以下步骤： 给定同一台摄像机拍摄的一组棋盘图像，计算出摄像机校准矩阵和所使用的摄像机镜头的畸变系数 使用上述矩阵和系数来校正相机原始输出所给的失真 使用颜色变换和sobel算法创建阈值二值图像，该图像已从图像上不必要的信息中滤除 应用透视变换以查看图像的“鸟瞰图”，就像从天空中看一样 应用遮罩以获得感兴趣的区域，检测车道像素， 确定每个车道的最佳拟合曲线 将车道边界投影回到原始视图的未失真图像上 输出车道边界和其他相关信息的可视显示 如何使用 您需要设置依赖项才能在计算机上运行Jupyter Notebook并设置一些软件包，例如op

第三类 图像特征分析和检测课程项目的设计和实现.基于霍夫变换的图像直线段检测——以车道线检测为例

matlab 车道线检测 基于改进的hough变换，区域生长法 matlab 车道线检测 基于改进的hough变换，区域生长法

利用opencv实现对复杂场景下车道线的实时检测；所使用的图像处理方法主要是在读取图片的基础上，进行多种边缘检测，然后对不同的检测结果进行融合以提取出道路图像，去除其他噪声。然后对提取的连通区域进行判断，找寻最大连通区域最终定为提取的道路。然后根据提取的道路图像，再次利用边缘检测，提取车道线信息，然后利用透视变换将视角变成俯视图，其中透视变换矩阵的四个点由提取道路图像的角点组成。然后对俯视图进行滑动窗口多项式拟合画出车道线，并显示图片和保存成视频！

自己搭建的预瞄驾驶员模型包括simulink模型，cpar文件，实现在道路中心线行驶，双移线、Alt from 3D Road，帮助你学习carsim,以及simulink搭建

行业分类-制造业-固定建筑物一种装嵌式复合车道板.zip

基于FPGA的车道偏移告警系统.pdf

基于单片机的潮汐车道设计与实现.pdf

基于opencv的车道线检测程序代码，首先提取图像感兴趣区域，canny算法进行边缘检测，最后利用hough变换，标出车道线，整个程序调用opencv库函数，简单易懂，实现效果比较好。