车道渲染数据智能质检赛事baseline

基于视觉和毫米波雷达的车道级定位方法 要解决的问题:针对 中、 高 速 城 市 道 路 及 高 速 公 路 场 景 的 横 向定位问题

Python中的实用自主项目 车道检测 交通标志识别 I.加载带有标签的完整数据集 二。 将图像大小转换为32x32 三， 建立卷积神经网络 IV。 训练模型 五，使用网站上的图片进行测试 样本图片 图片尺寸为32x32（RGB） 图片尺寸为32x32（HSV） 样品输出 标签 ＃ 标签名 softmax概率 14 停 0.998944 33 向右转 0.000532 29 自行车穿越 0.000311 34 向左转 0.000118 36 直走或右走 0.000095

UN R157 关于自动车道保持系统车辆认证的统一规定(中英文版)

yolop 目标检测+车道线检测+可行驶区域检测

Hybridnets:多任务端到端感知网络 目标检测+可行驶区域+车道线检测

基于pytorch的深度学习车道线检测模型 包含py文件和一些处理方法，可自行更改作学习研究使用 自己跑过效果还不错，检测精度非常高 具体的使用方法已经在readme写清楚了 下载即可使用

使用python3中的opencv做车道检测、内容为python文件与视频文件

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。 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。 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。 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。

兰化 基于 OSM 方式（道路）创建偏移 GeoJSON LineString 特征（车道） 安装 npm install laneify 示例用法 鉴于一些开放街道地图 GeoJSON 方式功能： var laneify = require ( 'laneify' ) var offset = 1 // The geographical distance to offset by (in WGS84 coordinate space) var road = require ( './validGeoJSONWay.json' ) var lanes = laneify . split ( road , { laneOffset : offset } ) 限制公路类型 您可以指定只想拆分的特定 OSM 高速公路类型： var lanes = laneify . split ( r