该课题为基于霍夫曼变换的车道线检测识别。平台是matlab。可以框定直线，定位车道线。

基于python编写的车道线检测方法

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。

该课题为基于霍夫曼变换的仪表示数识别。平台是matlab。可以框定直线，计算仪表的示数，再由人机交互界面。

日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） 汽车的日益普及在给人们带来极大便利的同时，也导致了拥堵的交通路况，以及更为频发的交通事故。智能交通技术已成为推动现代技术交通技术发展的重要力量，智能交通不仅能够提供实时的交通路况信息，帮助交通管理者规划管理策略，而且还能优化出行者的出行策略。还可以减轻交通道路的堵塞情况，降低交通事故的发生概率，提高道路运行的安全系数。 本项目分两个模块： 一个是基于视频的车辆跟踪及流量统计，是一个可跟踪路面实时车辆通行状况，并逐帧记录不同行车道车流量数目的深度学习项目，在

matlab车道线检测，利用霍夫曼hough的方法，可以进行预警设置。可制作界面。

基于OPENCV的车道线检测，可以用来识别车道线。适合视觉开发及ADAS开发参考。

车道线检测SCNN中使用CULane数据集转换代码，将json文件转换为灰度图像

MATLAB车道线检测，霍夫曼定理，带GUI界面。可以进行车道偏离预警。

基于VC++6.0的车道线检测代码，对视频进行实时处理，并对车道线进行标注