算算法车道级㇀import cv2 as cv
import numpy as np
import sys
import threading
from queue import Queue
from numba import njit, prange
# 图像增强：对比度受限的自适应直方图均衡化
def clahe_enhance(image):
lab = cv.cvtColor(i
一、车道保持系统的基本功能车道保持系统用于帮助司机使车辆一直保持在规定的某个车道上行驶,车辆不偏离车道(见图1)。 图1 车道保持系统的基本功能示意图 如果车辆行驶偏离自己的车道,车道保持系统会让转向系统自动纠偏。 二、车道线识别的基本原理在前车窗内侧的上方,安装一个摄像头(见图2)。摄像头能看清车道线,形成清晰的图像。在计算机的帮助下,通过一定算法,判断
转载
2023-10-05 23:41:02
122阅读
摘要 在线车道图构建是自动驾驶中一项很有前途但很有挑战性的任务。以前的方法通常在像素或分段级别对车道图进行建模，并通过逐像素或分段连接来恢复车道图，这会破坏车道的连续性。Hu-man驾驶员专注于沿着连续完整的道路行驶，而不是考虑车道碎片块。自动驾驶车辆还需要车道图中的特定路径指导来进行轨迹规划。作者认为，表示交通流量的路径是车道图的基元。受此启发，作者建议以一种新颖的路径方式对车道图进行建模，这种
转载
2023-12-22 21:29:28
75阅读
操作方法 1、观察与判断观察车辆后方、侧方和准备变更的车道上的交通流情况； 2、确认安全后，打开转向指示灯示意，并再次通过后视镜观察两侧道路上有无车辆超越，确认准备驶入的车道是否允许留有安全距离； 3、在不妨碍该车道内车辆正常行驶的情况下，平稳转向、驶往所需车道后，关闭转向指示灯； 4、每次只能变更到相邻的车道。若需变更到相邻以外的车道，应先变更到相邻的车道，
转载
2021-08-12 11:19:41
119阅读
－ 3.1.1选取图像的1/4进行处理－ 3.1.2通过获取左右最大最小像素点，并选取最优点 3.2 绘制mask覆盖...
原创
2023-02-05 09:52:30
79阅读
该程序的起源说来话长,它起源自上课的一次作业,后来又由于接触了OpenCV这个开源库,我就试图将OpenCV和MFC搓到一块,毕竟微软近来在界面上也下了狠功夫,尤其是Windows 7大获成功,而WP7.5和Windows 8跃跃欲试。结合Windows桌面也不失为一个有益的尝试。关于imagehandler本程序是在 MFC 中使用 OpenCV 处理图像的演示程序，由2部分组成。背景知识：Op
问题概述 本次博客主讲车道检测，在数字图像处理里常用的一些反射变换、图片平滑、阈值分割的基础上，开始车道检测项目。车道检测项目主要应用于无人驾驶领域，可以达到检测路况以及对周围环境的一种检测判别。车道检测简介-step1、 读取路况彩色照片进行单通道灰度处理、得到如下的灰度图片step2、使用高斯的图像平滑，去除图像中的噪声信息step3、使用canny边缘检测算法 使用canny边缘检测算法的过
转载
2024-03-28 15:15:48
81阅读
作者 | Ethon车道识别是自动驾驶领域的一个重要问题，今天介绍一个利用摄像头图像进行车道识别的实用算法。该算法利用了OpenCV库和Udacity自动驾驶汽车数据库的相关内容。该算法包含以下步骤：摄像头校准，以移除镜头畸变（Lens distortion）的影响图像前处理，用于识别车道线道路视角变换（Perspective transform）车道线检测车辆定位和车道半径计算01摄
转载
2023-10-13 19:54:37
94阅读
车道检测(Advanced Lane Finding Project)实现步骤:使用提供的一组棋盘格图片计算相机校正矩阵(camera calibration matrix)和失真系数(distortion coefficients).校正图片使用梯度阈值(gradient threshold)，颜色阈值(color threshold)等处理图片得到清晰捕捉车道线的二进制图(binary ima
转载
2023-07-03 14:13:31
659阅读
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
转载
2023-08-24 15:07:16
410阅读
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
转载
2024-04-30 17:23:46
174阅读
最近在研究视觉语义地图，需要进行车道线检测，发现这篇车道线检测论文效果蛮好的 （Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection）。1.Method介绍目前大多数车道线检测算法中都是将车道线检测看作是像素分割问题。但是这会存在两个问题，一是计算速度慢，二是在一些有挑战的场景中（遮挡、夜晚、极端光照条件）由于没有视觉线索很难进行检测。因此在本文中，作者提
转载
2023-10-20 15:03:58
264阅读
代码import cv2 as cv
import numpy as np
def calulate_slope(line):
x_1, y_1, x_2, y_2 = line[0]
return(y_2-y_1)/(x_2-x_1)
road = cv2.imread('road_lr.jpg',cv.IMREAD_GRAYSCALE) #霍夫变化只能读灰度图，'road2
转载
2024-02-23 14:45:59
60阅读
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
转载
2024-04-03 14:25:19
130阅读
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
转载
2023-11-14 16:55:06
65阅读
摘要从上图可以看出，车道线检测要面临很多的难题，比如车辆的遮挡、各种复杂光线的影响，甚至有时候根本看不到车道线。车道线检测方法通常被视为像素分割的问题。受人类感知的启发，在严重遮挡和极端光照条件下对车道线的识别主要基于上下文和全局信息。基于这种观察，本文提出了一种新颖，简单而有效的方法，我们将车道线检测过程视为使用全局特征的基于行（row-based）的选择问题,使用全局特征在图像的预定义行中选择
转载
2024-08-16 22:30:25
29阅读
作者 | Been 编辑 | 汽车人为什么要用激光雷达：1.解决有阳光情况树荫下光照被碎片化带来的车道线图像检测问题2.解决涉水路面的车道线图像检测问题3.低照度环境下的车道线图像检测问题4.车道线不完整问题5.检测距离受限问题（激光雷达的检测距离～=4～5倍基于图像检测的检测距离）激光雷达检测车道线主要有四种方法，一是根据激光雷达回
转载
2024-08-19 10:36:38
52阅读
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
转载
2024-04-30 20:30:12
50阅读
自动紧急制动AEB为一项重要的主动安全类ADAS功能，随着E-NCAP、C-NCAP的推动，得到了越来越广泛的应用配置，本文将介绍AEB的算法设计。一、AEB算法功能定义自动紧急制动AEB通过雷达、摄像头共同监测前方车辆以及行人情况，若探测到潜在碰撞风险，系统将采取相应预警及制动措施，从而避免发生碰撞或减轻碰撞损害程度。AEB算法的功能定义如下：1) 使用场景：10km/h~70km/h直道工况；
原创
2021-04-16 10:14:37
3142阅读
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
转载
2022-10-04 20:31:47
647阅读
