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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

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简介：
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。

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  • 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
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    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。
     
  • 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
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    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。
     
  • 车辆标志检测与自动识别技术
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    车辆标志检测与自动识别技术是利用计算机视觉和机器学习方法，对道路上行驶的车辆进行车牌、品牌标识等特征的精准定位及分类。这项技术广泛应用于交通管理、安全监控等领域，有效提升城市管理效率和安全性。 实现对大众车标和宝马车标的自动检测与识别，在智能交通系统中有很好的应用前景。
     
  • Yolov8 多任务（目标检测与可行驶区域及车道线分割）
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    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）
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    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
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    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。
     
  • 高级车道线检测的无人驾驶技术.zip
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    本资料深入探讨了高级车道线检测技术在无人驾驶汽车中的应用，涵盖算法优化、实时处理及复杂路况适应性等核心议题。 无人自动驾驶高级车道线检测算法
     
  • 关于采用DETR的自动驾驶车辆交通标志识别系统的探讨
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    本研究探讨了基于DETR（Detection Transformer）模型在自动驾驶领域中的应用，重点关注其对于各种复杂场景下交通标志的检测与识别能力。通过实验对比分析，展示DETR架构如何有效提升系统性能和鲁棒性，为未来智能驾驶提供新的技术路径。 为了提高交通标志的检测精度，在图像处理阶段采用局部增强技术来提升交通标志牌所在区域的对比度、饱和度等视觉特征，使其与背景形成更明显的区分效果；同时优化感兴趣区（Region of Interest, ROI），为后续识别环节打下良好基础。在机器视觉的目标检测任务中引入注意力机制（Attention）以突出关键信息并过滤掉不必要的干扰因素，从而提高预测准确性。本段落采用端到端目标检测算法Detection Transformer (DETR) 来执行交通标志的识别工作，该方法的优势在于可以省略非极大值抑制(NMS) 的后处理步骤，在保证性能的前提下减少了计算资源消耗。 为了进一步优化模型效率和速度，我们用基于深度可分离卷积构建的MobileNetv2网络替换DETR中的主干特征提取部分。同时结合通道剪枝与层剪枝技术来压缩模型体积，从而提高算法在实时环境下的推理能力。
     
  • 自动驾驶汽车车道与车辆检测的OpenCV图像处理管道-车道检测系统
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    本项目构建了一个基于OpenCV的车道与车辆检测系统，用于自动驾驶汽车。通过实时视频流分析，自动识别并追踪道路边界及周围车辆，确保行驶安全和高效。 车道和车辆检测系统使用OpenCV进行图像处理的管道包括对自动驾驶汽车所需的功能进行了优化。首先，在执行车道与车辆检测之前，会添加自动调整功能以改善图像质量（例如自动调节亮度和对比度），这有助于消除颜色不规则现象，并为后续步骤提供清晰的基础。 接下来，将彩色图像转换成灰度图并隔离出黄色及白色部分。通过从RGB色彩空间变换到HSV色彩空间来实现这一点，这样可以更容易地检测黄色与白色的阴影区域。这种方法使得我们可以分离道路标记中使用的浅色和深色阴影颜色范围，并将其与其他背景元素区分开。 为了进一步减少干扰信息，在图像上定义一个感兴趣区域（ROI），以便只关注可能包含车道线的重要部分。随后应用Canny边缘检测器来识别这些关键的线条特征，为后续分析做好准备。 最后一步是通过概率霍夫变换进行直线检测，并计算左右两条车道线的位置以形成一条凝聚力较强的单一车道模型。这一系列步骤优化了图像处理流程中的各个阶段，从而提高了自动驾驶系统中车道与车辆检测的整体准确性及可靠性。
     
  • 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）
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    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。