相比于图像语义分割，视频语义分割具有高帧数（15-30帧/s），前后帧之间高相关性的特点。并且在自动驾驶任务中，对RGB摄像头传入的视频帧信号处理具有很高的实时性要求，因此针对视频语义分割任务来讲，需要在图像语义分割的任务上做进一步的工作。如何有效利用视频帧之间的时序相关性将对视频分割结果产生很大影响，目前主流分为两派，一类是利用时间连续性增强语义分割结果的准确性，另一种则关注如何降低计算成本，以
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2024-05-23 14:29:32
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本文是对论文的解读与思考论文： Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach introduction该论文提出了一种 端到端 的 实例分割方法，用于车道线检测；论文包含 LaneNet + H-Net 两个模型网络，其中 LaneNet 是一种将 语义分割 和 像素矢量化
1.研究背景汽车主动安全系统能够实现风险的主动预防和规避，其能有力缓解当前我国汽车交通事故频发的困境，故对其的相关研究得到了国家的大力支持。 车道保持辅助系统（LKAS，Lane Keeping Assistance Systems）作为ADAS中的一种，它能够有效地避免因车辆偏离正常行驶车道而引发的交通事故。有关专家表示，由车道偏离造成的事故占全球汽车交通事故总量的50%左右，因此围绕LKAS展
目录一、模型概述二、BackBone构建三、语义分割分支四、实例分割分支五、代码汇总一、模型概述整个模型有一个backbone，以及两个分支，输入图片之后，先进入backbone，这一部分是两个分支共用参数，输出给两个分支，上面的图的彩色部分，是实例分割的分支，黑白部分，是语义分割的分支。将二者结合，通过聚类损失函数，进行反向传播，从而完成训练。二、BackBone构建可以使用的backbone有
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2024-04-03 14:25:19
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项目简介汽车的日益普及在给人们带来极大便利的同时，也导致了拥堵的交通路况，以及更为频发的交通事故。而自动驾驶技术的出现可以有效的缓解了此类问题，减少交通事故，提升出行效率。国内外检测车道线的方法主要有两类：一类是基于模型的检测方法，还有一类是基于特征的检测方法。基于模型的检测方法是将车道赋予一种合适的数学模型，并基于该模型对车道线进行拟合，原理就是在结构化的道路上根据车道线的几何特征为车道线匹配合
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2024-04-30 20:30:12
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本文介绍一个新的车道线数据集 VIL-100 和检测模型 MMA-Net，论文已收录于 ICCV2021，重点是理解本文提出的 LGMA 模块，用于聚合局部和全局记忆特征。论文链接：https://arxiv.org/abs/2108.08482项目链接：https://github.com/yujun0-0/MMA-Net1. Introduction在自动驾驶中，最基本和最有挑战性的一个任务
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2024-05-07 15:29:19
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编辑丨焉知自动驾驶本文分享了一篇关于车道线检测的论文，其主要创新点在于把车道线检测和车道检测放在一个任务里执行，而且由于车道线即是车道的边界，即二者之间具有明确的几何联系，因此设计网络的时候如果能够把这种几何关系考虑进去，理论上就会有精度上的提升。论文名称：Geometric Constrained Joint Lane Segmentation and Lane Boundary Detect
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2022-10-04 20:31:47
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描述因为种种原因导致上个月没有更新推文，所以特此发此推文表示歉意。今天介绍的是如何通过计算机视觉去识别车道线，其实现在也有各种方法去识别车道线了。这次是基于Matlab的实现，过几天会更新Python版本的实现，虽然用的语言不一样，但是原理都是一样的。预处理摄像机获得的视频图像，由于受到周围环境的影响，存在着很多无用信息和各种各样的噪声干扰。为了准确的检测到道路线必须对图像进行预处理。首先，通过灰
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2024-10-26 12:07:29
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主要opencv函数介绍：CvSeq* cvHoughLines2( CvArr* image, void* line_storage, int method, double rho, double theta, int threshold, double param1=0, double param2=0 );image输入 8-比特、单通道 (二值) 图像，当用CV_HOUGH_PROBABI
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2023-11-10 02:22:52
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注：部分信息借鉴互联网，感谢相关作者分享。目录背景难点数据集算法指标车道线检测传统算法思维导图CVRP2022及历年车道线检测算法和论文背景 车道线检测是一个基本计算机视觉问题，具有广泛的应用(例如，ADAS Advanced Driver Assistance System 高级辅助自动驾驶和自动驾驶)
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2023-09-27 19:22:53
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车道线算法合集一、 SCNN1.1 核心算法1.2 总结二、 LaneNet2.1 核心算法2.2 总结三、 End2end by Least Squares Fitting（CVPR 2019）3.1 核心算法3.2 总结四、PINet五、 LaneATT（CVPR 2021 Culane数据集上F1 Score排名第一名）5.1 核心算法5.1 总结六、SAD6.1 核心算法6.2 总结七、
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#遍历文件夹
import glob
from moviepy.editor import VideoFileClip
"""参数设置"""
nx = 9
ny = 6
#获取棋盘格数据
file_paths = glob.glob("./camera_cal/calibr
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2024-04-10 16:24:00
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关于2D车道线检测算法的总结主要分为两类：一类基于语义分割来做，一类基于anchor和关键点来做。还有基于曲线方程来做的，但是落地的话还是上面两种为主。一、基于语义分割的车道线检测算法1.LaneNet论文创新点：1.将车道线检测看作一个实例分割问题，在网络里除了语义分割头，还有一个embedding头用来聚类实例的。2.通过embedding向量和聚类的后处理，使得模型可以检测很多车道线(没有先
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2024-06-07 13:17:24
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本文实现的是基于传统方法的车道线检测，所谓传统方法就是没有涉及到深度学习算法，基于直观的手段和数学知识来实现，后期会实现基于深度学习的车道线检测方法。完整代码：https://github.com/XU-ZHOU/AutoDriving实现步骤：Canny边缘检测手动分割路面区域霍夫变换得到车道线获取车道线并叠加到原始图像中算法演示视频如下： Demo演示https://
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2024-08-27 16:37:48
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车道线检测是一种环境感知应用，其目的是通过车载相机或激光雷达来检测车道线。近年来，随着计算机视觉的应用发展和落地，车道线检测任务也获得了广泛关注，出现一系列的车道线检测方法。车道检测在自动驾驶系统中扮演着重要的角色，特别是在高级辅助驾驶系统(ADAS)中。3.1.1.1 公开数据集车道线检测数据集的构建需要各场景类别的数据平衡，比如高速公路，辅路，盘山路，夜晚，雨天等数据，以模拟真实行车环境。一、
车道线检测是计算机视觉领域的一个重要应用，常见的车道线检测算法包括以下几种：1、基于边缘检测的算法 该算法基于边缘检测原理，先对图像进行灰度化处理，然后使用Canny边缘检测算法提取边缘信息。最后，根据边缘信息来检测车道线的位置。该算法简单易懂，但对图像的噪声和光照变化比较敏感，需要对图像进行预处理。2、基于颜色特征的算法 该算法基于车道线的颜色特征，例如白色和黄色。该算法先将图像转换为HSV颜色
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2024-01-04 17:06:41
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这里的车道检测是基础版本，需要满足几个先决条件：（1）无人车保持在同车道的高速路中行驶（2）车道线清晰可见（3）无人车与同车道内前车保持足够远的距离。我们先要找一张图片，对其进行检测import matplotlib.image as mplimg
import matplotlib.pyplot as plt
img = mplimg.imread('lane.jpg')
plt.i
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2023-11-05 07:57:04
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目录1.直线检测原理2.车道线检测3.圆检测3.1 原理3.2 步骤3.3 API3.4 代码 1.直线检测原理参见：2.车道线检测参见：3.圆检测3.1 原理参见：3.2 步骤中值滤波，去燥边缘检测，发现可能的圆心从候选圆心开始计算最佳半径大小3.3 APICV_EXPORTS_W void HoughCircles( InputArray image, OutputArray circles
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2023-11-14 16:55:06
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利用概率霍夫变换，进行车道线的简单检测1、首先编写一个头文件（也可以在源文件中写一个类，一样的）#ifndef LANE_H //头文件的写法格式 if not define
class Lane { //头文件中写一个类，其实不用头文件也行，预处理会自动copy过去
private:
bool left_flag = true; //这里要设置为true，否则后头警告未初始化内存
bool
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2024-04-30 17:23:46
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近年来，基于人工智能的车道检测算法得到了广泛的研究。与传统的基于特征的方法相比，许多方法表现出了优越的性能。然而，当使用具有挑战性的图像时，其准确率通常仍在低80%或高90%之间，甚至更低。准确可靠的车道检测是车道保持(LK)、变道自动化(LCA)和车道偏离警告(LDW)功能的关键特性。车道检测的研究可以追溯到20世纪80年代。世纪之交后，LDW和LK已经商业化，有些车辆甚至有LCA。DARPA和
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2023-08-24 15:07:16
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