matlab线条标记的代码-stereovision-on-road-detection:立体视觉路检测

上传者: 38501299 | 上传时间: 2021-06-21 20:14:50 | 文件大小: 89.61MB | 文件类型: ZIP
matlab线条标记的代码立体视觉路检测 该存储库向公众开放,任何想要实施道路车道线检测的人都可以自由使用它。 它将新的车道线检测算法与其他车道标记检测器集成在一起,以识别正确的车道线标记。 它还适合多个道路模型,以提高准确性。 提出了一种有效的立体3D重建方法来估计车辆的定位。 新的粒子滤波框架进一步保证了估计的一致性,该框架考虑了车辆动力学。 基于在不同视觉条件下拍摄的图像序列的实验结果表明,所提出的系统能够以98.6%的精度识别车道线标记。 车辆到车道线距离的最大估计误差在白天为26厘米,夜间为16厘米,相对于切线的行驶方向的最大估计误差在白天为0.06rad,在夜间为0.12rad。 要运行代码:只需运行main.m 要求:64位Windows + Matlab 有关更多详细信息和引用,请参阅以下文章:@article {du2016comprehensive,title = {用于自动驾驶汽车车道水平定位的综合和实用视觉系统},作者= {Du,Xinxin and Tan,Kok Kiong},日志= {IEEE图像处理交易},数量= {25},数量= {5},页面= {20

文件下载

资源详情

[{"title":"( 571 个子文件 89.61MB ) matlab线条标记的代码-stereovision-on-road-detection:立体视觉路检测","children":[{"title":"Hump_Detection.m <span style='color:#111;'> 381B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"C_ipm.mexw64 <span style='color:#111;'> 30.00KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"hump_recognition.m <span style='color:#111;'> 4.56KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Detection_left_right_lane.m <span style='color:#111;'> 11.82KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"C_rot_img.mexw64 <span style='color:#111;'> 25.00KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"......","children":null,"spread":false},{"title":"<span style='color:steelblue;'>文件过多,未全部展示</span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}]

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明