docx文件

基于车道线标定的自动标定方法 评分:

一种基于车道线检测，标定摄像头外参的系统与方法。该方法主要包含如下几个步骤：（1）通过前、后、左、右相机采集原始图像，并处理图像提取车道线所在的感兴趣区域。（2）在感兴趣区域内检测车道线，并将检测到的车道线拟合成6段短直线。（3）然后通过该6段短直线的斜率得到各相机的夹角，从而判定哪个相机需要标定。（4）对需要标定的相机进行标定。（5）更新相机标定后的参数，重新生成拼接图。本发明结合了传统的标定方法，提出了一种基于线特征的在线标定方法，提高了4S店的标定效率。
2018-11-07 上传 大小：960KB
立即下载
pdf文件
一种基于机器学习的ADAS车道类型判别方法.pdf

一种基于机器学习的ADAS车道类型判别方法.pdf

立即下载
pdf文件
车载摄像机的立体标定方法 (2013年)

提出了一种简便实用的基于立体标定板的车载摄像机标定方法。基于自制立体标定板对车载摄像机进行标定，方法比较便捷，精度较高，且方便车载摄像机进行后续检测等工作。实验结果及误差分析验证了该方法的可行性。

立即下载
zip文件
相机旋转矩阵外参在线标定

相机　车身　车道线　边缘　直线方程提取　高斯牛顿法　迭代优化　外参提取

立即下载
zip文件
毕业设计基于python+pytorch的车道线检测源码+项目部署教程.zip

【资源说明】 1、该资源内项目代码都是经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能。 环境部署 （1）我的环境配置 ``` 操作系统：Ubuntu20.04 IDE：vscode Python: 3.6.13 PyTorch: 1.10.2+cu113 CUDA：113 GPU：NVIDIA GeForce RTX 3090 ``` （2）完整的安装脚本 # Linux ​ 这里便是一个完整安装 MMSegmentation 的脚本，使用 conda 并链接了数据集的路径（以您的数据集路径为 $DATA_ROOT 来安装）。 ```shell conda create -n open-mmlab python=3.10 -y conda activate open-mmlab conda install pytorch=1.11.0 torchvision cudatoolkit=11.3 -c pytorch pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu113/torch1.11.0/index.html csdn下载解压资源，命名为mmsegmentation cd mmsegmentation pip install -e . # 或者 "python setup.py develop" mkdir data ln -s $DATA_ROOT data ``` # Windows (有风险) ​ 这里便是一个完整安装 MMSegmentation 的脚本，使用 conda 并链接了数据集的路径（以您的数据集路径为 %DATA_ROOT% 来安装）。 注意：它必须是一个绝对路径。 ```shell conda create -n open-mmlab python=3.10 -y conda activate open-mmlab conda install pytorch=1.11.0 torchvision cudatoolkit=11.3 -c pytorch set PATH=full\path\to\your\cpp\compiler;%PATH% pip install mmcv csdn下载解压资源，命名为mmsegmentation cd mmsegmentation pip install -e . # 或者 "python setup.py develop" mklink /D data %DATA_ROOT% ``` ## 二.数据集收集以及标注 （1）数据分析 ​ 使用官方提供的视频，每12帧提取1帧，总共提取583张图片，剔除后84张无车道线图片，剩余499张数据样本。 ![](https://s2.loli.net/2022/05/21/PcU5Y1tZBa8FLMs.png) ​ 需要标注的数据区域为图片下1/3区域内的车道线。过远区域车道线不清晰，不利于模型的训练。只标注车行进的主车道线。 （2）数据标注 ​ 数据标注我们选择使用labelme。其优势在于我们可以在任意地方使用该 工具。此外，它也可以帮助我们标注图像，不需要在电脑中安装或复制大型数据集。 标注方式：我们选择用多边形（Polygons）进行车道线的标注。 ![](https://s2.loli.net/2022/05/21/bgeJK6hQY2R1XjW.png) （3）数据增强 ​ 在深度学习中，数据增强可以在样本数量不足或者样本质量不够好的情况下，提高样本质量，增加训练的数据量，提高模型的泛化能力，增加噪声数据，提升模型的鲁棒性。 ​ 我们对标注好的车道线数据进行数据增强，数据增强的同时保留原有标注数据。对每张图片进行4次数据增强，包含改变亮度、加噪声、加随机点、水平翻转4种形式的数据增强，不同形式的数据增强会随机叠加。 ​ 修改DataAugmentforLabelMe.py文件里的数据集路径，运行后即可得到增强的数据集。 ![](https://s2.loli.net/2022/05/21/iIW3VdtZu2fK9w1.png) （4）数据集 ​ 数据集格式选择voc格式，将labelme标定好的json数据转voc格式。

立即下载
zip文件
MATLAB车道线检测标定该课题为基于霍夫曼变换的车道线检测识别.zip

1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 -------- 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。

立即下载
doc文件
车道偏离算法

车道偏离算法 介绍几种典型算法和实际应用范围 使用者可以快速了解使用方法

立即下载
zip文件
基于_MATLAB的车道线标定.zip

完美运行

立即下载
zip文件
[matlab系统程序]MATLAB的车道线标定.zip

本项目是自己做的设计，有GUI界面，完美运行，适合小白及有能力的同学进阶学习，大家可以下载使用，整体有非常高的借鉴价值，大家一起交流学习。该资源主要针对计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、老师或从业者下载使用，亦可作为期末课程设计、课程大作业、毕业设计等。 项目整体具有较高的学习借鉴价值！基础能力强的可以在此基础上修改调整，以实现不同的功能。

立即下载
zip文件
基于OpenCV的视频道路车道检测

基于OpenCV的视频道路车道检测

立即下载
zip文件
基于Opencv的车道线检测.zip

1. 图像加载；2.图像预处理：图片灰度化，高斯滤波；3.Cany边缘检 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一款开源的计算机视觉库，专门为图像和视频处理任务设计，广泛应用于学术研究、工业应用以及个人项目中。以下是关于OpenCV的详细介绍： 历史与发展 起源：OpenCV于1999年由英特尔公司发起，旨在促进计算机视觉技术的普及和商业化应用。该项目旨在创建一个易于使用、高效且跨平台的库，为开发者提供实现计算机视觉算法所需的基础工具。 社区与支持：随着时间的推移，OpenCV吸引了全球众多开发者和研究人员的参与，形成了活跃的社区。目前，OpenCV由非盈利组织OpenCV.org维护，并得到了全球开发者、研究机构以及企业的持续贡献和支持。 主要特点 跨平台：OpenCV支持多种操作系统，包括但不限于Windows、Linux、macOS、Android和iOS，确保代码能够在不同平台上无缝运行。 丰富的功能：库中包含了数千个优化过的函数，涵盖了计算机视觉领域的诸多方面，如图像处理（滤波、形态学操作、色彩空间转换等）、特征检测与描述（如SIFT、SURF、ORB等）、物体识别与检测（如Haar级联分类器、HOG、DNN等）、视频分析、相机校正、立体视觉、机器学习（SVM、KNN、决策树等）、深度学习（基于TensorFlow、PyTorch后端的模型加载与部署）等。 高效性能：OpenCV代码经过高度优化，能够利用多核CPU、GPU以及特定硬件加速（如Intel IPP、OpenCL等），实现高速图像处理和实时计算机视觉应用。 多语言支持：尽管OpenCV主要使用C++编写，但它提供了丰富的API绑定，支持包括C、Python、Java、MATLAB、JavaScript等多种编程语言，方便不同领域的开发者使用。 开源与免费：OpenCV遵循BSD开源许可证发布，用户可以免费下载、使用、修改和分发库及其源代码，无需担心版权问题。 架构与核心模块 OpenCV的架构围绕核心模块构建，这些模块提供了不同层次的功能： Core：包含基本的数据结构（如cv::Mat用于图像存储和操作）、基本的图像和矩阵操作、数学函数、文件I/O等底层功能。 ImgProc：提供图像预处理、滤波、几何变换、形态学操作、直方图计算、轮廓发现与分析等图像处理功能。 HighGui：提供图形用户界面（GUI）支持，如图像和视频的显示、用户交互（如鼠标事件处理）以及简单的窗口管理。 VideoIO：负责视频的读写操作，支持多种视频格式和捕获设备。 Objdetect：包含预训练的对象检测模型（如Haar级联分类器用于人脸检测）。 Features2D：提供特征点检测（如SIFT、ORB）与描述符计算、特征匹配与对应关系估计等功能。 Calib3d：用于相机标定、立体视觉、多视图几何等问题。 ML：包含传统机器学习算法，如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、决策树等。 DNN：深度神经网络模块，支持导入和运行预训练的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）。 应用领域 OpenCV广泛应用于： 科研与教育：作为计算机视觉教学和研究的基础工具，OpenCV简化了算法原型开发与验证过程。 工业自动化：在视觉检测、机器人导航、产品质量控制等工业场景中，OpenCV用于实时图像分析与决策。 安防监控：用于人脸识别、行人检测、行为分析等智能监控系统。 医疗影像分析：在医疗领域，OpenCV可用于医学图像处理、病灶检测、诊断辅助等应用。 自动驾驶：在车辆视觉感知系统中，OpenCV用于道路标志识别、障碍物检测、车道线识别等任务。 多媒体应用：如图像编辑软件、AR/VR应用、游戏开发等，利用OpenCV进行图像和视频处理。 物联网与嵌入式系统：在资源受限的嵌入式设备上，OpenCV提供轻量级的计算机视觉解决方案。 学习与社区资源 OpenCV拥有丰富的官方文档、教程、示例代码以及活跃的开发者社区，包括GitHub、StackOverflow、官方论坛等，为学习和使用OpenCV提供了有力支持。此外，有许多书籍、在线课程、博客文章和研讨会专门讲解OpenCV的使用和计算机视觉技术。 综上所述，OpenCV作为一款功能强大、高效、跨平台且开源的计算机视觉库，为开发者提供了实现各类图像和视频处理任务所需的工具箱，其广泛的应用领域和活跃的社区支持使之成为计算机视觉领域不可或缺的开发工具。

立即下载
zip文件
MATLAB车道线检测标定.zip

基于霍夫曼变换的车道线检测识别。平台是matlab。可以框定直线，定位车道线。 可以直接运行。

立即下载
pdf文件
开发者说 _ 再识图像之高级车道线检测.pdf

开发者说 _ 再识图像之高级车道线检测.pdf

立即下载
zip文件
计算机语言学中matlab实现车道线检测标定

该课题为基于霍夫曼变换的车道线检测识别。平台是matlab。可以框定直线，定位车道线。

立即下载
zip文件
基于matlab平台的的车道线标定.zip

基于matlab平台的的车道线标定.zip

立即下载
pdf文件
大众斯柯达基于软件OTA与算法优化实现免换玻璃车道保持系统的创新方案

内容概要：本文详细介绍了大众斯柯达推出的新型车道保持系统，该系统不需要更换挡风玻璃即可实现车道保持功能。核心技术包括利用现有单目摄像头进行更精确的车道线识别，采用动态标定补偿算法修正摄像头偏航角，以及融合转向扭矩信号来增强系统稳定性。此外，文中还提供了部分代码示例，展示了如何通过软件更新（OTA）优化车道保持性能，同时提高了对摄像头安装位置的宽容度，使得老车主无需更换挡风玻璃即可享受新技术带来的便利。 适合人群：汽车工程技术人员、自动驾驶爱好者、关注智能驾驶发展的大众斯柯达车主。 使用场景及目标：适用于希望在不改变原有车辆硬件的情况下，提升车辆智能化水平的老车主；目标是在不影响行车安全的前提下，降低智能驾驶辅助系统升级的成本和技术门槛。 其他说明：文中提到的技术细节和代码片段有助于深入理解该系统的运作原理，同时也提醒用户注意挡风玻璃透光率的要求，避免因硬件问题导致系统失效。

立即下载
zip文件
基于MATLAB实现的车道线检测标定源代码，采用霍夫曼变换，可以框定直线，定位车道线

该课题为基于霍夫曼变换的车道线检测识别。平台是matlab。可以框定直线，定位车道线

立即下载
zip文件
ADAS道路线识别与标定

ADAS道路线识别与标定，适合视觉开发及ADAS开发参考。

立即下载
zip文件
基于平台的的车道线标定.zip

基于平台的的车道线标定

立即下载
热门资源标签
上传资源赚钱
Global site tag (gtag.js) - Google Analytics