車道線檢測資源
數據集
CULane Dataset
https://xingangpan.github.io/projects/CULane.html
BDD100K
https://bdd-data.berkeley.edu/
代碼
Spatial CNN for Traffic Lane Detection
https://github.com/XingangPan/SCNN
匯總
GitHub：車道線檢測最全資料集錦
http://bbs.cvmart.net/articles/158/github-che-dao-xian-jian-ce-zui-quan-zi-liao-ji-jin
車道線檢測資源
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車道線檢測最全資料集錦
Summary：GitHub：車道線檢測最全資料集錦 Author：Amusi Date：2018-12-27 微信公眾號：CVer github：amusi/awesome-lane-detection 原文連結：GitHub：車道線檢測最全資料集錦 知乎：https://zh
【智慧駕駛】車道線檢測中的新IPM（逆透視變換）演算法實驗效果
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基於python的車道線檢測
最近在開源社群下載了一份使用opencv在python環境中實現車道線檢測的程式碼，研究了一下，終於有點兒看懂了，尋思著寫下來，免得以後忘記了。 這個車道線檢測專案原本是優達學城裡無人駕駛課程中的第一個上手的專案，原始碼應該是一個外國人寫的吧，反正大家傳來傳去
卷積神經網路CNN（8）—— Pix2Pix Application -- Aerialmap Lane Line Detection (Pix2Pix應用：航拍圖車道線檢測)
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車道線檢測之-sobel運算元邊緣檢測原理介紹
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無人駕駛之高階車道線檢測-AdvanceLane_finding_release
本篇部落格整個專案原始碼：github 引言 前面我們介紹車道線檢測的處理方法：車道線檢測之lanelines-detection 在文章末尾，我們分析了該演算法的魯棒性，當時我們提出了一些解決方法，比如說： 角度濾波器：濾除極小銳角或極大鈍角的線段 選取黃色的色
優達學城無人駕駛工程師——P4車道線檢測功能
這次講的是優達學城的無人駕駛工程師的P4專案，利用車前方的攝像頭檢測車道線，下面開始我們的程式碼部分。import numpy as np import cv2 import glob import matplotlib.pyplot as plt import pickle
車道線檢測
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1.高斯模糊演算法 blur_gray = cv2.GaussianBlur(gray,(kernel_size,kernel_size),0) Mathematically, applying a Gaussian blur to an image i
無人駕駛--車道線檢測實戰（附原始碼）
做完專案後寫了個技術小結，供自己回顧也為他人學習提供參考。 另外準備建一個無人駕駛方面的微信交流群，有興趣的朋友可以加我微信：wxl609278502 請註明： 姓名-單位/學校 專案描述： 使用opencv實時處理車載攝像機採集的道路影象
無人駕駛之車道線檢測簡易版
無人駕駛技術近些年發展迅速。無人車若想實現自動駕駛，從視覺的角度上講其要先學會觀察道路，具體來說，就是檢測車道線。包括識別車道線與車的位置關係，是實線還是虛線等。本文將簡單介紹車道線檢測的基本技術，包括Canny Edges、Hough Transform等
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車道線檢測LaneNet
# LaneNet - LanNet - Segmentation branch 完成語義分割,即判斷出畫素屬於車道or背景 - Embedding branch 完成畫素的向量表示,用於後續聚類,以完成例項分割 - H-Net ## Segmentation branch 解決樣本分佈不
Lane-Detection 近期車道線檢測論文閱讀總結
近期閱讀的幾篇關於車道線檢測的論文總結。 ## 1. 車道線檢測任務需求分析 ### 1.1 問題分析 針對車道線檢測任務，需要明確的問題包括： （1）如何對車道線建模，即用什麼方式來表示車道線。 從應用的角度來說，最終需要的是車道線在世界座標系下的方程。而神經網路更適合提取影象層面的特徵，直接回歸
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LIDAR系列之2：用鐳射雷達檢測車道線
基於視覺系統的車道線檢測有諸多缺陷，首先是視覺系統對背景光線很敏感，諸如陽光強烈的林蔭道，車道線被光線分割成碎片，致使無法提取出車道線。其次，視覺系統需要車道線的標識完整，有些年久失修的道路，車道線標記不明顯，不完整，有些剛開通幾年的道路也是如此。第三，視覺系統需要車道線