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YOLOV8多任务（车道线检测+目标检测+可行驶区域）模型项目源码（带数据，可一键运行）

项目介绍：随着人们生活水平的提高,科技的不断进步,智能驾驶技术逐渐受到了研究者们的广泛研究和关注。先进驾驶辅助系统(Advanced Driver Assistance System,简称ADAS)是智能驾驶技术的一个分支,即通过某种形式的传感器了解周围的环境,以协助驾驶员操作(辅助司机)或完全控制车辆(实现自动化) , 达到提高车辆安全驾驶的目的。车道线检测作为ADAS的重要组成部分,能够为系统确定车辆所在车道位置，并提供车道偏离预警决策依据。目前主要通过在车内安装摄像头,利用图像处理算法实时获取视频图像进行车道线检测，但现实行车环境复杂，比如存在视角遮挡、道路阴影、道路裂痕以及邻近车辆压线干扰等情况，以至于车道线不易提取且容易造成误检、漏检,因此如何实时、准确地检测出车道线具有重要的研究意义。 本代码通过构造一个单目相机、生成鸟瞰图、转为灰度、二值化、检测ROI等。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「白卷W」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_6

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基于Matlab的车道线检测.完整代码+数据

总大小：114.39G OpenLane包含20万帧、超过88万条实例级车道、14个车道类别（单白色虚线、双黄色实体、左/右路边等），以及场景标签和路线邻近目标（CIPO）注释，以鼓励开发3D车道检测和更多与产业相关的自动驾驶方法。

车道分割YOLOV8-SEG，训练得到PT模型，然后转换成ONNX，OPENCV的DNN调用，支持C++,PYTHON,ANDROID开发