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车道线及交通标志检测源代码.zip

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简介：
该资源包含用于自动检测道路车道线和交通标志的源代码。适用于智能驾驶系统研究与开发，能够帮助车辆识别道路上的关键标记以确保行驶安全。 车道线和交通标志检测源代码基于QT开发，使用C++编写。

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  • 车道线及交通标志检测源代码.zip
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    该资源包含用于自动检测道路车道线和交通标志的源代码。适用于智能驾驶系统研究与开发，能够帮助车辆识别道路上的关键标记以确保行驶安全。 车道线和交通标志检测源代码基于QT开发，使用C++编写。
     
  • 道路交通标志的检测和识别
    优质
    本研究聚焦于道路交通标志的自动检测与识别技术，旨在提高驾驶安全性和交通管理效率。通过分析图像数据，采用先进的机器学习方法，实现对各种复杂环境下的道路标志进行快速准确的辨识。 道路交通标志的检测与识别是当前研究中的一个重要课题。相关论文探讨了如何利用先进的计算机视觉技术来提高道路安全性和交通效率。通过分析图像数据，研究人员能够开发出更有效的算法，以实现对各种复杂环境下的道路交通标志进行准确和快速地检测与识别。这些研究成果对于自动驾驶汽车以及智能交通系统的未来发展具有重要意义。
     
  • 车道线检测的MATLAB代码.zip
    优质
    该资源包包含了用于检测图像和视频中车道线的MATLAB代码。它提供了多种算法和技术来实现自动车辆中的车道识别功能。 MATLAB车道线检测可以实现视频分帧，并对每帧图像进行车道线的检测与提取。系统能够计算汽车距离车道线的距离及夹角，从而实时提醒驾驶员注意安全距离。此外，还可以开发相应的GUI界面来增强用户体验。
     
  • Python车道线检测代码包.zip
    优质
    本资源提供一个完整的Python实现的车道线检测代码包，包括图像处理和机器学习模型训练等内容，适用于自动驾驶技术研究与开发。 基于Python编写的车道线检测方法涉及使用计算机视觉技术来识别道路上的车道线。这种方法通常利用图像处理算法对视频帧或静态图片进行分析，以确定车辆在行驶过程中的定位信息。常用的库包括OpenCV和NumPy等，它们提供了丰富的函数用于图像读取、边缘检测以及Hough变换等操作，这些对于提取车道线特征至关重要。 此外，在开发这类系统时还需考虑光照变化、天气条件等因素的影响，并通过机器学习模型进行优化以提高准确性和鲁棒性。例如，深度学习框架如TensorFlow或PyTorch可以用来训练神经网络识别不同环境下的车道标志。 总之，基于Python的车道线检测不仅能够为自动驾驶汽车提供关键导航信息，还能增强驾驶员辅助系统的安全性与可靠性。
     
  • 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。
     
  • traffic-sign-detection-master.zip_SVM_HOG_交通标志检测_svm_交通标志识别
    优质
    本项目为基于SVM与HOG特征的交通标志检测系统。利用HOG算法提取图像中候选区域的特征，并通过训练好的SVM模型实现对各种交通标志的有效识别和定位。 基于SVM与HOG的交通标志检测与识别程序是一款利用支持向量机（SVM）和方向梯度直方图（HOG）特征进行交通标志自动检测和分类的应用程序，旨在提高道路安全并辅助自动驾驶技术的发展。该系统能够有效地区分不同类型的交通标志，并在复杂背景下准确地定位目标物体。
     
  • 限速标志的交通标志牌检测（Matlab）
    优质
    本项目采用Matlab编程实现对道路上限速标志的交通标志牌进行自动检测的技术研究与开发。 能够识别不同场景环境下图片中的交通限速标志，并将限速标志及其包含的数字准确地标示出来，具备较强的鲁棒性。
     
  • 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。