车道线检测 MATLAB 图片检测

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人工智能，机器学习，城市交通，卡口监控视频，车辆监控视频，AI-视频监控-数据集-城市交通4车道高清视频

双车道公路集成驾驶行为模型，杨轸，唐莹，论文以交通安全研究为目的，建立面向双车道公路的集成驾驶行为模型。模型将驾驶处理过程分为感知判断和行为决策两个阶段，驾驶员

实现ADAS功能，主要有LDWS 、FCWS

车道线检测Baseline资源包.tar

基于Python实现的车道线检测完整代码。 ## 已完成如下任务内容： **1. 在所提供的公路图片上检测出车道线并标记。 **2. 在所提供的公路视频上检测出车道线并标记。

基于行锚框和全局信息的深度学习车道线检测方法模型（CULane数据集，50个epoch）

基于yolov5和deepsort的智能交通监控系统，有详细注释和readme使用说明

基于智能交通的快速发展，研究了在高速路段下基于机器视觉的车道偏离检测与车辆前向安全车距检测技术.首先固定车载相机，通过相机标定获取相机的内参数和外参数，进而设计车距检测模型.该模型不但能够检测出前方车辆与无人车的距离，还能计算出前方车辆相对于摄像机光轴的偏转角度.接着在CCP偏离检测算法的基础上，设定安全和报警区来建立车道偏离模型，并对当前车辆的偏离结果作出正常行驶的评判.最后借助TI的DVSDK组件包将算法移植到嵌入式平台DSP-DM3730上测试.实验表明，本文设计的车距检测模型和车道偏离模型在解决无人车的前向防撞检测和车道偏离检测等问题上具有较好的参考价值.