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多种场景中的车道线检测数据集

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简介：
本数据集涵盖丰富多样的驾驶环境与天气条件下的车道线图像，旨在提升自动驾驶系统在复杂路况中的感知能力。 1. 车道线检测 2. 车道线检测算法测试

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  • 多种场景中的车道线检测数据集
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    本数据集涵盖丰富多样的驾驶环境与天气条件下的车道线图像，旨在提升自动驾驶系统在复杂路况中的感知能力。 1. 车道线检测 2. 车道线检测算法测试
     
  • BDDK100车道线检测数据集
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    简介：BDDK100车道线检测数据集包含大量标注清晰的道路图像，旨在推动自动驾驶车辆中车道线识别技术的发展与应用。 伯克利大学推出的数据集非常全面，包含车道线数据。该数据集中涵盖了美国四个地区的白天、黑夜以及各种天气状况下的图像，包括晴天、阴天和雨天等不同条件。此外，还包含了二维8类别的车道线信息：路缘石、人行横道、双白线、双黄线、其他颜色的双实线、单白线、单黄线和其他颜色的单实线。 该数据集中的图像由轿车前置摄像头拍摄，展示的是城市道路和高速公路的真实场景。每张图片大小为1280x720像素，总共包含有10万张图片。
     
  • ICDAR2013场景文本检测数据集
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    ICDAR2013场景文本检测数据集是用于评估图像中自然场景文本定位与识别性能的重要资源，包含多种复杂背景下的高质量标注样本。 ICDAR2013数据集为每张图片提供了单词边界框的标注以及文字内容。每个标注文件中的每一行代表一个文本目标，前四个数字表示坐标信息（x1, y1, x2, y2），即文本框左上角和右下角点的位置，构成矩形的目标框。最后一列是实际的文字字符内容；如果字体模糊，则用###代替。
     
  • 自动驾驶中的车道线检测及增强数据集
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    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。
     
  • PSV停车场地检测数据集
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    PSV停车场地检测数据集是一套专为自动识别与分类停车场内各种车辆状态设计的数据集合，适用于训练机器学习模型以提高智能交通系统的效率和准确性。 停车位检测数据集PSV提供相关数据用于研究和开发停车位识别技术。
     
  • MATLAB中的车道线检测
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    本项目运用MATLAB编程实现对图像中车道线的自动检测与识别，采用计算机视觉技术，提取关键特征并进行模式匹配，为自动驾驶提供技术支持。 车道线检测在MATLAB中的应用涉及多种技术和方法。通过使用图像处理工具箱以及机器学习算法，可以在MATLAB环境中实现高效的车道线识别系统。该过程通常包括预处理步骤如灰度转换、边缘检测等，随后利用Hough变换或其他特征提取技术来定位和跟踪道路上的车道线。
     
  • 车辆行人检测数据集（智能驾驶场景）part1-10800.zip
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    本数据集包含车辆与行人的详细检测信息，适用于智能驾驶研究。涵盖多种交通场景下的高清图像及标注，旨在提升自动驾驶系统的识别能力。 本项目涉及在街道和公路场景下使用YOLOv5进行车辆和行人检测。数据集包含1万多张标注好的图片，并被分为两部分，这是第一部分（part 1）。目标类别包括person 和 car。标签格式支持VOC和YOLO两种标准格式，即xml和txt文件形式。这些数据可以直接应用于智能驾驶场景中的车辆行人检测任务中。
     
  • 用于目标检测分类的多种隧道裂缝数据集
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    本研究构建了多个针对隧道裂缝检测与分类的数据集，旨在提升机器学习模型在复杂环境下的识别准确率和效率。 标题“多种隧道裂缝数据集可用于目标检测分类”揭示了这个资源的核心内容：这是一个专门针对隧道裂缝检测的数据集，旨在训练和评估目标检测模型。在计算机视觉领域中，目标检测任务不仅要求识别图像中的物体，还要精确地定位这些物体的位置，在本场景下即为隧道裂缝的定位与识别。 该数据集中包含超过2100张人工标注图片，每一张都详细标出了裂缝的具体位置信息，这对于深度学习模型训练至关重要。标签格式包括txt和xml两种形式：txt文件提供简洁坐标信息；而xml文件则可能提供更多细节如边界框顶点坐标及类别信息等。这种灵活性使得数据集可以适应不同类型的训练库需求。 作者提到使用YOLOv8（You Only Look Once的最新版本）对该数据集进行模型训练，所得到的模型在隧道裂缝检测任务上取得了0.85的平均精度(mAP)，这一指标显示了该模型在此类任务中的高效表现能力。结合“检测分类”和“深度学习数据集”的标签可以看出，这个资源不仅适用于定位目标（即裂缝），还可能涉及不同类型的裂缝识别与分类，这对于工程实践具有重要意义。 此压缩包提供的隧道裂缝数据集是一个专为相关研究设计的高质量资源库，它包含大量精确标注图像，并且已经通过YOLOv8模型验证具备高检测性能。这使得该数据集对于研究人员和工程师来说非常有价值，可用于开发或改进目标检测算法从而提高隧道安全监控系统的自动化水平与效率；同时由于其规模及质量，也非常适合用于教学目的，在深度学习领域尤其是针对图像分类与目标检测方面的实践项目中具有重要价值。
     
  • 多车道线检测与识别.py
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    本项目为Python实现的多车道线检测与识别程序，采用计算机视觉技术自动分析图像或视频中的车道线信息，适用于自动驾驶和智能交通系统。 多车道线检测识别.py 这个文件主要涉及如何在图像或视频中进行多车道线的自动检测与识别的技术细节及实现方法。文档内容涵盖了相关的算法原理、所需库函数介绍以及具体的代码示例，旨在帮助读者理解和应用车道线检测技术。
     
  • 多辆车变道和超车场景的prescan搭建
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    本项目致力于构建多种车辆变换车道及超车情况下的Prescan仿真环境，旨在为自动驾驶系统测试提供真实而复杂的道路模拟。 提供多个车辆变道及超车场景的prescan搭建方案，有需求者可直接下载使用。