Advertisement

车道线检测（CVPR 2022）PyTorchAutoDrive源码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
简介：本项目是基于PyTorch实现的车道线检测模型，代码来源于CVPR 2022会议论文《AutoDrive》。适合自动驾驶领域研究者学习和使用。 Rethinking Efficient Lane Detection via Curve Modeling. 文章重新审视了车道检测的效率问题，并通过曲线建模的方法来改进现有的技术。这种方法旨在提高车道识别的速度与准确性，同时减少计算资源的需求。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 车道线检测（CVPR 2022）PyTorchAutoDrive源码
    优质
    简介：本项目是基于PyTorch实现的车道线检测模型，代码来源于CVPR 2022会议论文《AutoDrive》。适合自动驾驶领域研究者学习和使用。 Rethinking Efficient Lane Detection via Curve Modeling. 文章重新审视了车道检测的效率问题，并通过曲线建模的方法来改进现有的技术。这种方法旨在提高车道识别的速度与准确性，同时减少计算资源的需求。
     
  • MATLAB车道线检测GUI源码.zip
    优质
    本资源提供基于MATLAB开发的车道线检测图形用户界面(GUI)源代码，包含图像处理和机器学习技术实现自动识别道路车道线的功能。 该课题是基于Matlab的车道线识别系统，能够准确框定车道线的直线位置，并且可以进行二次开发以计算车道线与汽车之间的截距夹角，从而实现实时碰撞预警功能，提醒司机避免压线行为。此项目适合具有一定编程基础的人士学习和研究。
     
  • Python车道线检测代码
    优质
    本项目提供了一套基于Python的车道线检测代码，采用OpenCV和深度学习技术，适用于自动驾驶及辅助驾驶系统的开发与研究。 本资源仅供学习交流使用。期末老师布置的大作业，这个应该是标准代码了。
     
  • Yolov4车道线检测代码
    优质
    本项目基于YOLOv4模型实现车道线检测功能，通过优化网络结构与训练策略，提升算法在复杂交通场景下的鲁棒性和实时性。 主要内容：使用YOLOv4进行车道线检测以及车辆距离预测。适用人群为对深度学习感兴趣或从事相关工作的人员。 使用场景：作为演示在驾驶场景中可以应用此技术。 具体实现采用ONNX、OpenCV及NumPy的主要组合： 1. 定义了一些常量和全局变量，包括类别标签、模型输入输出的尺寸、类别数量以及锚点等。 2. 定义了预处理函数preprocess：将输入帧图像进行缩放与填充操作以适应模型要求，并完成归一化处理。 3. 设计了一系列辅助功能，例如计算两个边界框之间的重叠区域和IoU（交并比），应用非极大值抑制(NMS)等。 4. 定义了用于解码模型输出的函数decode_bbox：将特征图转换为检测边界的坐标信息及类别概率。 5. 设计了后处理函数post_process，依据模型输出结果执行NMS操作，并把最终检测结果转化为易读格式。 6. 还定义了一些辅助功能，比如标签到可读形式的转换以及帧图像的处理。 主程序main：从视频流中读取每一帧画面并调用以上提到的各种方法来实现目标和车道线识别任务。最后将所有分析后的数据写入输出视频文件内以供进一步查看或研究使用。
     
  • MATLAB车道线检测
    优质
    本项目利用MATLAB实现车道线自动检测技术，结合图像处理与机器学习算法，提高驾驶安全性。 使用MATLAB实现道路分割，包含多种算法如分割检测等，有效实现了道路的精确划分。
     
  • MATLAB车道线检测
    优质
    本项目利用MATLAB实现智能驾驶中的关键功能——车道线检测。通过图像处理技术识别道路标记，确保行车安全与自动驾驶系统的准确执行。 基于改进的霍夫变换和区域生长法在MATLAB中的车道线检测方法。
     
  • 车道线检测-OpenCV.rar
    优质
    本资源为《车道线检测-OpenCV》压缩包，内含基于OpenCV库实现的车道线检测算法源代码及相关文档资料。 在这个项目中，我使用Python和OpenCV在道路图像中查找车道线。采用了颜色选择、坎尼边缘检测、感兴趣区域选择以及霍夫变换线检测等多种技术。最后，将这些方法应用于视频片段以识别其中的车道线。
     
  • MATLAB车道线检测系统GUI源码.zip
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB开发的车道线检测系统的图形用户界面（GUI）源代码。该系统能够实现对图像或视频中车道线的有效识别与追踪，适用于自动驾驶和智能交通系统的研究与开发。 该课题是基于Matlab的车道线识别系统，能够准确框定车道线的直线位置，并可进行二次开发以计算车道线与汽车之间的截距夹角，从而实现实时预警功能，提醒司机避免压线行为。此项目适合具有一定编程基础的人士学习和研究。
     
  • MATLAB车道偏离与车道线检测
    优质
    本项目利用MATLAB进行车道偏离预警及车道线检测研究，结合图像处理技术识别车辆是否偏离正常行驶轨迹，并提出改进算法以提高检测精度和实时性。 在MATLAB中实现车道偏离检测与车道线识别是一项关键的计算机视觉任务，在自动驾驶系统及智能交通监控等领域有着广泛的应用价值。其核心在于通过分析摄像头拍摄的画面来自动辨识出其中的道路标线，进而判断车辆是否处于正确的行驶路径上，并提供预警或辅助驾驶功能。 进行这种技术操作时通常会经历如下步骤： 1. 图像预处理：为了提升图像质量并减少噪声影响，我们首先会对原始画面执行一系列的优化措施。这可能包括利用高斯滤波器来进行平滑化处理或者采用Canny边缘检测算法提取出重要的边界信息。 2. 二值化转换：将经过初步调整后的图片转变为黑白模式以便于后续分析工作开展。这一过程通常通过设置阈值得到，确保道路标记与其他背景区域之间有明显的对比度差异。 3. 坐标变换处理：为了便于车道线的识别，可以采用透视变换技术将鸟瞰图转换成接近水平视角的画面展示形式。这可以通过选取四个关键角点并应用OpenCV库中的`getPerspectiveTransform()`函数来实现这一目的。 4. 路径检测算法选择：利用霍夫变换或基于像素梯度的方法（例如滑动窗口法、概率性霍夫变换）识别直线，这些直线代表了车道边界。对于复杂的道路环境，则可能需要结合二次曲线拟合技术以适应弯道情况下的车道线特征。 5. 车道跟踪机制：为了提高系统的稳定性和可靠性，在当前帧的基础上引入历史数据并进行综合分析可以实现对车道位置变化的有效追踪。例如，可以通过卡尔曼滤波器或自适应过滤方法来平滑处理连续图像序列中的路径偏移情况。 6. 结果展示与评估：最终需将检测到的车道线在原始图片上标注出来，并计算车辆偏离道路中心的程度；一旦超出安全界限，则向驾驶员发出警报提示信息。 MATLAB作为一款功能强大的数值分析和图像编辑工具，提供了丰富的函数库支持上述操作流程。相关文档或示例代码通常会详细说明各个步骤的具体实现方法。通过学习并实践这些技术方案，可以深入了解计算机视觉领域的基础理论，并掌握车道线检测的关键技巧，在自动驾驶研究与开发领域具有重要价值。 在实际应用中还需考虑诸如光照变化、天气状况等因素对系统性能的影响，以及如何平衡实时处理速度和精度需求之间的关系等问题，这些都是未来进一步优化和完善系统的潜在方向。
     
  • 车道线检测的程序代码
    优质
    本程序为车道线检测系统，采用先进图像处理技术与机器学习算法识别道路中的车道线，适用于自动驾驶及辅助驾驶系统。 基于OpenCV的车道线检测程序代码首先提取图像感兴趣区域，然后使用Canny算法进行边缘检测，最后通过霍夫变换标出车道线。整个程序调用OpenCV库函数，简单易懂且实现效果较好。