ist的matlab代码B蛇道检测的C ++实现 这是基于Wang等人的bsnake论文进行车道检测的代码。 什么是基于B蛇的车道模型 它描述了平行线的透视效果是通过双重外力构造的，用于通用车道边界或标记 与其他车道模型（例如直线和抛物线模型）相比，它能够描述更广泛的车道结构。 由于在地面上使用了平行的道路知识，因此它对阴影，噪声和其他方面具有鲁棒性。 通过确定车道模型控制点的集合来制定车道检测问题。 消失点的Canny / Hough估计（CHEVP）算法 它是一种健壮的算法，可为B蛇道模型提供良好的初始位置，该模型对于捕获的道路图像中的噪声，阴影和照明变化具有鲁棒性。 它也适用于标记和未标记的划线油漆线和实心油漆线道路。 CHEVP算法如何工作 假定该道路在地面上具有两个平行边界，并且在短的图像水平带中，该道路近似是笔直的。 作为透视投影的结果，图像平面中的道路边界应在地平线上的共享消失点处相交。 CHEVP算法有五个处理阶段： 通过Canny边缘检测提取边缘像素。 Canny边缘检测用于获得边缘图。 通过霍夫变换进行直线检测。 地平线和消失检测。 通过检测到的道路线估计道路的中线

车辆和车道线检测与跟踪 固态硬盘 Yolo3 神经网络 概述 将车道发现和车辆检测项目结合在一起。 添加汽车类别以跟踪检测到的车辆的位置（边界框）和历史记录。 沿摄像机方向覆盖车道的鸟瞰图的透视变换用于测量摄像机的x和y位移。 给出了使用SSD，Yolo3和Mask R-CNN模型的结果。 以米为单位的相对距离（dx，dy）显示在检测到的汽车的边界框上方。 边界框下方显示了以公里/小时为单位的相对速度（vx，vy）。 视频的左上方还提供了缩略图以及检测到的车辆的距离/速度。 车辆按照边框的大小按降序排序。 数据集 项目数据集由Udacity提供。 它分为和。 该数据集是KITTI视觉基准套件和GTI车辆图像数据库的组合。 GTI车辆图像分为远，左，右，中间关闭。 这些是汽车和非汽车的示例： 奇蒂 GTI远 GTI关闭 GTI左 GTI权利 非汽车1 非汽车2 非汽车3

LaneNet车道检测 使用tensorflow主要基于IEEE IV会议论文“走向端到端的车道检测：实例分割方法”，实现用于实时车道检测的深度神经网络。有关详细信息，请参阅他们的论文 。 该模型由编码器-解码器阶段，二进制语义分割阶段和使用判别损失函数的实例语义分割组成，用于实时车道检测任务。 主要的网络架构如下： Network Architecture 安装 该软件仅在带有GTX-1070 GPU的ubuntu 16.04（x64），python3.5，cuda-9.0，cudnn-7.0上进行了测试。 要安装此软件，您需要tensorflow 1.12.0，并且尚未测试其他版本的tensorflow，但我认为它可以在版本1.12以上的tensorflow中正常工作。 其他必需的软件包，您可以通过以下方式安装它们 pip3 install -r requirements.txt

matlab50行代码加州理工学院车道检测软件 该软件包包含实现[1]中的工作的C / C ++和Matlab源代码。 它通过拟合鲁棒的贝塞尔曲线样条为单个图像实现了实时车道检测系统。 它可以检测街道上的所有车道或当前车道的两个车道标记。 要快速查看实际效果，请下载以下软件以及Caltech Lanes Dataset。 检测实时运行，大约40-50 Hz，并检测街道上的所有车道。 它在Ubuntu Lucid Lynx 32位计算机和Red Hat Enterprise Linux 5.5 64位计算机上进行了编译和测试。 它还包括当时OpenCV缺少的一些功能，包括： 用于获取图像的反向透视贴图（IPM）的例程，即获取道路的鸟瞰图。 到/从图像像素坐标和道路平面上的坐标转换的例程（使用地平面假设）。 坚固耐用的RANSAC管路配件。 坚固＆RANSAC Bezier花键接头。 贝塞尔曲线样条线栅格化和绘图。 布雷森纳姆（Bresenham）的线路评级。 各种实用程序功能，用于检查线与线和边界框的交点，检查矩形内的点，等等。用于线的常规Hough变换例程的实现。 [1] Mohame

提出了一种复杂环境下的车道检测算法。 它关注通过对象分割来选择候选车道区域。 然后由Sobel算子提取冗余边。 此外，通过从边缘进行阈值选择来获得候选车道标记。 最后，通过分段拟合检测车道标记。 该算法在MATLAB中进行了仿真。 实验表明，可以正确检测车道标记。 在昏暗的环境中，预处理中的分段线性变换可增强检测性能。 有限的兴趣区域有助于识别适当区域中的车道，从而提高了操作速度。 基于特征的方法通常受图像强度的影响。 为了更精确地检测，需要进一步考虑道路的几个特征。

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

matlab中拟合中心线的代码车道检测 在此项目中，MATLAB被用作图像处理工具来检测道路上的车道。 以下技术用于车道检测。 •色彩遮罩•Canny边缘检测•感兴趣区域选择•Hough变换线检测 预处理图像 第一步是导入视频文件并初始化变量以在代码中使用。 还从.mat文件中导入了一些变量以在代码中使用。 初始化循环以一帧一帧地拍摄 首先读取帧，然后使用高斯滤波器对其进行滤波。 while hasFrame(VideoFile) %------------------Reading each frame from Video File------------------ frame = readFrame(VideoFile); figure('Name','Original Image'), imshow(frame); frame = imgaussfilt3(frame); figure('Name','Filtered Image'), imshow(frame); 图1：原始图像 图2：过滤后的图像 为白色和黄色掩盖图像 车架以黄色和白色掩盖，可以完美地检测车道线。 %--

超快速通道检测 PyTorch实施的论文“”。 更新：我们的论文已被ECCV2020接受。 评估代码是从改性和。 Caffe模型和原型可以在找到。 演示版 安装 请参阅 开始吧 首先，请根据您的环境在configs/culane.py或configs/tusimple.py配置中修改data_root和log_path 。 data_root是您的CULane数据集或Tusimple数据集的路径。 log_path是tensorboard日志，训练有素的模型和代码备份的存储位置。它应该放置在该项目之外。 对于单GPU训练，运行 python train.py configs/path_to_your_config 对于多GPU训练，请运行 sh launch_training.sh 或者 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_n

车道检测 OpenCV C ++程序，用于识别和跟踪车道及其相交处。 可用于自动驾驶功能，例如变道，盲点检测，山顶检测，转弯检测和标志识别。 适用于输入视频，图像或实时视频源。 最初目标： 检测车道及其在地平线上的相交点，以便跟踪该点的运动，以确定车辆是否在转弯或正在改变坡度。 示范： 输入视频：派克峰赛道（上，下路） 特征 语言：C ++（OpenCV） IDE：Xcode 信号处理： 坎尼边缘检测仪 霍夫线探测器 坡度和转弯跟踪（不完整） 可定制的投资回报率 要求 OpenCV g++ 视频或图像文件或视频供稿 （可选）xcode以利用随附的项目文件 如何使用 我只在osx上使用它，所以您可能会自己一个人！ brew install opencv 在LaneDetect.cpp设置输入文件的LaneDetect.cpp 在LaneDetect.cpp配置选项 ho

ROAD_MODEL_FUSION 用于AD / ADAS功能的道路模型融合 0.简介：- 我们在自驾车前安装了一系列摄像头传感器，用于ADAS / AD应用。该项目的目标是估算包括Ego Lane几何图形和Road Grid在内的道路模型 图1 ：（输入）测量值：自我通道边界相机的检测以类波峰参数的形式出现 1.估算输出： 1.1道路模型（自我车道边界线融合+道路几何+道路网格）：- 2.高级设计： 2.1到线迹关联的线测量以进行自我车道边界估计：- 2.2自我通道中线估计：- 2.3道路模型计算： 3.高级融合架构： 4.道路网格参数化：