Advertisement

Yolov2源码在自动驾驶中的应用：可行驶区域分割、车道线检测及目标检测代码

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

简介：
本项目研究YOLOv2框架在自动驾驶领域的应用，涵盖可行驶区域分割、车道线识别与目标检测等关键功能，并提供相应源代码。 在过去十年里，多任务学习方法在解决全景驾驶感知问题上取得了显著成效，并且提供了高精度与高效能的解决方案。这种技术已成为为计算资源有限的实际自动驾驶系统设计网络的一个流行选择。 本段落提出了一种有效且高效的多任务学习模型，能够同时进行交通目标检测、可行驶道路区域分割和车道线识别的任务。该新模型——YOLOP-v2，在BDD100K这一具有挑战性的数据集上实现了性能上的重大突破，特别是在准确性和速度方面达到了新的最先进水平（SOTA）。值得注意的是，与之前的最佳模型相比，其推理时间缩短了一半。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Yolov2源码在自动驾驶中的应用：可行驶区域分割、车道线检测及目标检测代码
    优质
    本项目研究YOLOv2框架在自动驾驶领域的应用，涵盖可行驶区域分割、车道线识别与目标检测等关键功能，并提供相应源代码。 在过去十年里，多任务学习方法在解决全景驾驶感知问题上取得了显著成效，并且提供了高精度与高效能的解决方案。这种技术已成为为计算资源有限的实际自动驾驶系统设计网络的一个流行选择。 本段落提出了一种有效且高效的多任务学习模型，能够同时进行交通目标检测、可行驶道路区域分割和车道线识别的任务。该新模型——YOLOP-v2，在BDD100K这一具有挑战性的数据集上实现了性能上的重大突破，特别是在准确性和速度方面达到了新的最先进水平（SOTA）。值得注意的是，与之前的最佳模型相比，其推理时间缩短了一半。
     
  • Yolov8 多任务（目标检测与可行驶区域及车道线分割）
    优质
    本项目基于YOLOv8框架实现多任务处理，包括实时目标检测、可行驶区域识别以及车道线分割，提高自动驾驶系统的感知能力。 提供YOLOV5火灾检测数据集及相关代码模型，并附带处理VOC数据集的常用脚本以及PyTorch转换至TensorRT的转换脚本。此外还包含安全帽检测、行人入侵检测及火灾烟雾检测等模型。同样，基于Yolov5+角点检测+PnP技术构建了视觉SLAM项目的Python源码。
     
  • YOLOP的全景驾驶感知网络部署与实现（涵盖交通目标检测、可驾驶区域分割及车道线检测）
    优质
    简介：本文介绍了YOLOP在自动驾驶领域的应用，实现了实时交通目标检测、可行驶区域分割和车道线识别等多功能集成，为智能车辆提供全面的环境感知能力。 全景驾驶感知网络YOLOP的部署与实现涵盖了交通目标检测、可驾驶区域分割以及车道线检测等功能。
     
  • 3D目标检测与车辆识别在自动驾驶中的应用
    优质
    本研究聚焦于探讨3D目标检测及车辆识别技术在自动驾驶领域的应用，通过深度学习算法提升车辆感知能力，保障驾驶安全。 本段落主要介绍了基于 Stereo R-CNN 的 3D 车辆检测技术，在自动驾驶领域处于前沿地位。Stereo R-CNN 是一种深度学习驱动的三维目标识别算法，能在无人驾驶场景中实现精确的车辆定位。 文中详细解析了 Stereo R-CNN 的网络架构。它借鉴了 Faster R-CNN 设计，并进行了三维扩展。首先通过残差网络提取特征，然后分为两部分进行训练：生成候选区域和对这些区域分类及位置调整。 在模型训练阶段，由于左右相机图像具有相同的回归目标且共享 IoU 得分，因此两者紧密相关。获得 3D 区域后，利用原始图像的像素信息进一步精确定位中心点，并采用双线性插值法进行亚像素级精细定位。 此外，文章还深入探讨了 Stereo R-CNN 的关键技术如残差网络、RoI Align 策略和关键点检测等。这些技术代表了当前目标识别领域的先进水平，显著提升了系统的性能表现。 实验部分使用 KITTI 数据集对 Stereo R-CNN 进行验证，结果显示该方法即使不依赖于深度信息或物体的三维位置输入，其效果也优于所有现有完全监督的方法，并且在准确率方面甚至超越了基于激光雷达的 3D 车辆检测技术。 本段落展示了基于 Stereo R-CNN 的 3D 车辆识别技术在自动驾驶中的应用潜力和前景。这项研究为无人驾驶领域的进一步探索提供了新的视角和技术手段。
     
  • 自动驾驶中的车道线检测及增强数据集
    优质
    本研究专注于自动驾驶领域内的关键技术——车道线检测，通过构建和利用增强数据集提升算法精度与鲁棒性，推动智能驾驶系统的安全性和可靠性。 车道线检测是一种自动识别道路标线的技术，旨在帮助车辆保持在指定的车道内，并避免与其他车道上的车辆发生碰撞。因此，准确的车道线检测能够使自动驾驶汽车对其位置和状态做出正确的决策判断，从而确保安全驾驶。
     
  • 自动驾驶技术：车道线检测及行人、车辆与交通标志识别+可行驶区域判断+语音警告功能
    优质
    本系统集成了先进的自动驾驶技术，包括精确的车道线检测，行人和车辆识别，交通标志辨识以及实时可行驶区域判断，并具备智能语音警告功能，显著提升驾驶安全性和舒适度。 自动驾驶系统将三个任务集成到一个统一的模型中，并使用可视化脚本数据集BDD100k进行训练。该数据集包括对象边界框、可驾驶区域、车道标记以及全帧实例分割，具体分类如下：0: 人；1: 骑行人；2: 车辆；3: 公交车；4: 卡车；5: 自行车；6: 摩托车；7: 交通灯；8: 交通标志；9: 火车。此外，还新增了两个分类：10用于可驾驶区域分割和11用于车道标记分割。系统中也增加了检测特定对象并进行语音告警的功能。
     
  • 自动驾驶在复杂交通场景中的道路目标检测
    优质
    本研究专注于提升自动驾驶系统在复杂交通环境下的性能，特别强调通过先进的算法和传感器技术进行精确的道路目标识别与追踪。 随着汽车保有量的迅速增加，交通拥堵与交通事故等问题日益严重。为解决这些问题，自动驾驶技术逐渐成为研究热点之一。其中，道路目标检测是实现自动驾驶的基础技术之一，通过识别道路上的各种目标（如车辆、行人等），确保系统的安全性和可靠性。 本段落基于深度学习的目标检测技术展开复杂交通场景下道路目标检测的研究，并具体探讨了以下内容： ### 一、背景与意义 近年来，随着汽车数量的快速增长，城市中的交通拥堵和交通事故问题日益突出。自动驾驶技术作为解决这些问题的重要途径之一，在研发过程中受到了广泛关注。其中，准确地识别道路上的各种物体是实现安全驾驶的关键。 #### 二、关键技术点 ##### （一）基于深度学习的目标检测算法框架设计 1. **Faster R-CNN**：该方法通过使用区域提议网络（Region Proposal Network, RPN），显著提高了目标检测的速度。它利用共享卷积层特征图生成候选区域，并采用Fast R-CNN进行最终的分类和定位。 2. **SSD**（Single Shot MultiBox Detector）：此算法结合了多尺度特征图，能够在一次前向传播中同时预测边界框的位置与类别概率，实现了快速检测。 3. **YOLOv4**：作为最新版本的YOLO系列模型之一，它在保持实时性能的同时提高了检测精度。通过引入SPP-Net、FPN等结构，并结合多种数据增强技术和训练策略优化了模型表现。 基于以上三种算法，在复杂交通场景的数据集上进行了对比实验（如自建的CTS数据集），结果显示YOLOv4在精确率和速度方面表现出色，其检测精度mAP达到了78.46%，每秒可处理32.78帧图像。因此选择YOLOv4作为后续研究的基础框架。 ##### （二）改进非极大值抑制算法解决目标遮挡问题 1. **CIOU-Loss回归损失函数**：这是一种改进的距离度量方法，可以更准确地评价边界框之间的相似性。 2. **Soft-NMS**：传统NMS（Non-Maximum Suppression）在处理重叠对象时可能误删有效目标。而Soft-NMS通过降低重叠边界的得分而非直接删除它们来保留遮挡下的目标。 3. **DIOU-NMS**：这是一种改进的非极大值抑制算法，考虑了边界框之间的距离，有助于改善复杂场景中的检测效果。 结合上述改进措施提出了一种新的非极大值抑制方法Soft-DIoU-NMS。实验表明，在CTS数据集上使用该技术后YOLOv4模型mAP提升至80.39%，同时保持较高的处理速度（每秒可处理31.52帧图像）。这不仅提高了复杂交通场景下的检测精度，还增强了其在其他环境中的泛化能力。 ##### （三）引入焦点损失解决小目标检测问题 1. **Mosaic数据增强方法**：通过随机裁剪多个图片并拼接成一张新图以增加训练集中小目标的比例。 2. **改进的K-means聚类算法**：用于生成更准确的先验框，这对于提高小目标识别性能至关重要。 3. **焦点损失（Focal Loss）**：该方法通过降低容易分类样本的影响权重来使模型更加关注难以分类的小对象，从而改善了检测效果。 改进后的YOLOv4在多个数据集上的表现均有显著提升，特别是在解决小目标的检测难题方面取得了重要进展。这表明引入焦点损失等技术对于复杂交通场景中的道路目标识别非常有效。 #### 三、结论 本段落通过对不同框架的目标检测算法进行对比分析，并针对复杂环境下的遮挡和小目标问题提出了相应的解决方案，为自动驾驶技术的发展提供了有力支持。未来的研究可以继续探索更多先进的深度学习技术和高效的优化方法，进一步提高自动驾驶系统在各种交通状况中的表现能力。
     
  • YOLOV8多任务模型项目源码（含车道线检测、目标检测和可行驶区域识别，附数据及一键运行功能）
    优质
    本项目提供YOLOv8多任务模型源码，集成了车道线检测、目标检测与可行驶区域识别功能，并配备完整数据集及一键运行脚本。 YOLOV8多任务模型项目源码（包括车道线检测、目标检测和可行驶区域识别功能），包含所需数据，支持一键运行。
     
  • 自动驾驶汽车：Udacity开放源代码自动驾驶汽车项目
    优质
    简介：Udacity推出开源自动驾驶汽车项目，旨在通过开放资源促进技术进步与教育普及，使更多人参与智能驾驶领域研究。 我们正在开发一款开源无人驾驶汽车，并期待您的参与和支持！秉持教育民主化的理念，我们的目标是为全球每个人提供学习机会。当我们决定教授如何制造自动驾驶汽车时，也意识到需要自己动手实践。为此，与汽车创始人兼总裁塞巴斯蒂安·特伦共同组建了核心团队。 我们做出的第一个重要决策之一就是开源代码，并邀请来自世界各地的数百名学生参与编写和贡献。以下是我们的几个主要项目： - 训练多种神经网络来预测车辆转向角度。 - 设计用于固定镜头和相机机身的底座，以便于使用标准GoPro硬件安装。 - 提供大量带有标记的数据集，涵盖多个小时的实际驾驶情况。 - 超过10个小时的真实道路数据（包括激光雷达、摄像头等）。 为了促进深度学习模型与ROS系统的交互，并使更多人能够贡献代码库，我们需要大家的共同努力和智慧。