车道检测 OpenCV C ++程序，用于识别和跟踪车道及其相交处。 可用于自动驾驶功能，例如变道，盲点检测，山顶检测，转弯检测和标志识别。 适用于输入视频，图像或实时视频源。 最初目标： 检测车道及其在地平线上的相交点，以便跟踪该点的运动，以确定车辆是否在转弯或正在改变坡度。 示范： 输入视频：派克峰赛道（上，下路） 特征 语言：C ++（OpenCV） IDE：Xcode 信号处理： 坎尼边缘检测仪 霍夫线探测器 坡度和转弯跟踪（不完整） 可定制的投资回报率 要求 OpenCV g++ 视频或图像文件或视频供稿 （可选）xcode以利用随附的项目文件 如何使用 我只在osx上使用它，所以您可能会自己一个人！ brew install opencv 在LaneDetect.cpp设置输入文件的LaneDetect.cpp 在LaneDetect.cpp配置选项 ho

可泳道分析分析，光密度分析，菌落计数，可用于化学发光分析，

Three years after its founding, the Consortium for On-Board Optics (COBO) used OFC 2018 in San Diego last month as a stage on which to debut its long-awaited Release 1.0 specifications. The specifications cover three classes of onboard optical modules, backed by a pair of electrical interfaces. The optical modules will support transmission rates up to 800 Gbps. COBO expects the modules to meet a range of data center network requirements, including those that would require coherent transmission.

SDC-车道和车辆检测-跟踪 Python中的OpenCV，用于自动驾驶汽车的车道线和车辆检测/跟踪 阅读我关于这个项目的 Medium。

该项目在 Simulink 中模拟自动驾驶汽车的车道保持辅助系统。 使用计算机视觉工具箱检测车道线，并使用 PID 控制器在 3D 动画工具箱中的车道线之间驱动车辆。

ROAD_MODEL_FUSION 用于AD / ADAS功能的道路模型融合 0.简介：- 我们在自驾车前安装了一系列摄像头传感器，用于ADAS / AD应用。该项目的目标是估算包括Ego Lane几何图形和Road Grid在内的道路模型 图1 ：（输入）测量值：自我通道边界相机的检测以类波峰参数的形式出现 1.估算输出： 1.1道路模型（自我车道边界线融合+道路几何+道路网格）：- 2.高级设计： 2.1到线迹关联的线测量以进行自我车道边界估计：- 2.2自我通道中线估计：- 2.3道路模型计算： 3.高级融合架构： 4.道路网格参数化：

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

88SE9215 R1.1 One-Lane PCIe 2.0 to Four-Port 6 Gbps SATA I_O.pdf

88SE9230 R1.1 Two-Lane PCIe 2.0 to Four-Port SATA 6 Gbps RAI.pdf

很不错的Arria GX RapidIO设计例程，试过了，可以用，值得参考。