车道线检测资源

1 数字图像处理:基于霍夫变换的车道线检测 https://zhuanlan.zhihu.com/p/60190848 2 环境 2-1  安装  Anaconda3 环境 2-2  在Anaconda3 环境种安装开发IDE  spyder 刚开始找不到spyder,但是我安装完vs code之后就出现了选择安装spyder的图标 2-3 安装opencv和contrib扩展库 2-4安装matplotlib库 https://blog.csdn.net/weixin_42116878/art

      由于项目需要,参考了多篇相关车道线检测论文与源码,设计了一套Tensorflow版车道线检测功能. 二.基本结构:       该模型主要由以下部分组成: 1.数据源:包括所有原始数据,分组后的数据: 2.数据预处理:包括数据的准备,数据的导入,数据的提取,数据的分组(训练与测试): 3.配置文件:包括各种参数与超参数,如:训练周期,训练步长,批量数据,学习率,卷积核大小,全连接大小,训练模型存放路径(checkpoint),摘要存放路径(summary)等: 4.基础网络:包括基本

第一周的内容就是完成一个项目 Finding Lane Line,是免费试看的,网页版的,最多三四个小时就能看完. 讲的就是整个pipeline,一分钟视频版可以在这里看完:https://www.youtube.com/watch?v=xknesDIgOcA 或者看这个博客https://medium.com/udacity/udacity-self-driving-car-nanodegree-project-1-finding-lane-lines-719ac1adbed9 我也简单描述一

本文是对论文的解读与思考 论文:  Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach introduction 该论文提出了一种 端到端 的 实例分割方法,用于车道线检测: 论文包含 LaneNet + H-Net 两个模型网络,其中 LaneNet 是一种将 语义分割 和 像素矢量化 结合起来的多任务模型,语义分割用来分割车道线与背景,像素矢量化 用于把属于同一条车道线的像素 聚类 在一起, H-Net 是

作者背景 基于机器视觉的高速车道标志线检测算法的研究_李晗 东北大学车辆工程硕士学位论文 2006年 [GB/T 7714]李晗. 基于机器视觉的高速车道标志线检测算法的研究[D]. 东北大学, 2006. DOI:10.7666/d.y852642.` 论文结构一览 预处理 灰度化 [亮点]模式判别 选择日间模式还是夜间模式: 在每个检测周期开始时,首先判断采用日间模式还是夜间模式工作.摄像机视野中的上半部分为天空背景,天空亮度可以显著区分日间和夜间环境.由于天空的颜色为蓝离,日间天空的蓝色分

Lanenet 一个端到端的网络,包含Lanenet+HNet两个网络模型,其中,Lanenet完成对车道线的实例分割,HNet是一个小网络结构,负责预测变换矩阵H,使用转换矩阵H对同属一条车道线的所有像素点进行重新建模 将语义分割和对像素进行向量表示结合起来的多任务模型,最近利用聚类完成对车道线的实例分割. 将实例分割任务拆解成语义分割和聚类,分割分支负责对输入图像进行语义分割(对像素进行二分类,判断像素属于车道线还是背景),嵌入分支对像素进行嵌入式表示,可将分割后得的车道线分离成不同的车道实

Tusimple 是一家做自动驾驶的公司,他也公布了一些其在自动驾驶领域积累的数据,其中有一些是和车道线检测相关的.2018年6 月份,其举办了一次以摄像头图像数据做车道检测的比赛,公开了一部分数据及其标注.数据下载数据是:https://github.com/TuSimple/tusimple-benchmark/issues/3 在其doc中可以发现数据个数的一些说明 标注json 文件中每一行包括三个字段 raw_file : 每一个数据段的第20帧图像的的 path 路径 lanes 和

通过简单的颜色选择,我们设法消除了图像中除了车道线以外的几乎所有内容.但是,在这一点上,自动提取确切的线条仍然非常棘手,因为我们仍然在周边检测到了一些不是线条线的其他物体. 在这种情况下,我将假定拍摄图像的前置摄像头安装在汽车的固定位置,这样车道线总是会出现在图像的同一区域. 所以在提取行车线的时候,只关注这个梯形区域内的图像,可以避免其他区域的信息造成干扰.这个梯形区域如果选取地太大,则会引入更多无关信息(比如护栏,树木等),如果梯形区域选取太小,则可能看不见行车线,所以这里需要权衡.接下来,

在Java Web应用中,我们经常需要配置文件来定制系统行为,这些配置文件可能包括:类路径下的文件和文件夹.非类路径下的绝对路径和相对路径的文件和文件夹,在分布式环境中,还需要通过HTTP从统一集中的Web服务器中获得配置信息,如何对这些配置信息进行自动加载并实时检测变化呢? Java分布式中文分词组件 - word分词已经实现了这个功能,我们看看是如何实现的: package org.apdplat.word.util; import java.io.BufferedReader; impor