课程作业1：边缘检测videoFReader = vision.VideoFileReader('test.mp4','ImageColorSpace','Intensity');
videoPlayer = vision.VideoPlayer('Name','EdgesCanny');
videoPlayer1 = vision.VideoPlayer('Name','EdgesSobel
在智能驾驶相关功能测试中，都是从测试条件、测试系统安装与配置，测试流程及测试是否通过的KPI几个方面来看。测试条件其中测试条件包含测试环境条件、测试道路条件、测试车辆条件等方面。测试环境条件：a) 测试地点应在平坦、干燥的沥青或混凝土表面。b) 温度范围应是10±30℃。c) 测试地点的可见车道标记应处于良好状态，符合国家规定GB-5768，需要的请联系小编(微信 zhijiashexiaomin
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2024-01-02 17:25:30
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随着人们对汽车安全性、舒适性和娱乐性诉求的不断提高，智能行车的概念已然成为汽车工业发展的必然趋势。在前装整车厂朝着新能源汽车、自动驾驶等方向努力的同时，后市场企业也在助力智能行车的未来。作 为专业ADAS驾驶辅助产品研发和销售团队，极目智能近期发布了一款专业的ADAS驾驶辅助硬件产品——极目知行ADAS驾驶预警仪。该产品能够在行车过 程中利用摄像头实时采集前方数据，针对一些潜在危险或不良驾驶习惯进
一、实验内容和要求车道偏离预警系统，其英文全称为Lane Departure Warning System，因此很多车型上都将车道偏离预警系统简称为LDW系统。其主要功能是通过车辆上的传感器、控制器等部件，在车辆发生无意识偏离车道时通过声音、闪光和振动等方式提醒驾驶员。在本项目中，设计车道行驶偏离车道线预警系统的内容和要求如下：1.通过高斯滤波过滤可能对后期处理影响的噪声点。 2.利用Canny算
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2023-12-05 15:59:30
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技术特征：1.一种仿真机器人android平台的车道偏离预警方法，其特征是:本预警方法包括五步，第一步初始化参数列表，第二步基于梯度方向的车道线检测，第三步更新参数列表，第四步基于行扫描线的车道线检测，第五步偏离预警方法。2.根据权利要求1所述的一种仿真机器人android平台的车道偏离预警方法，其特征是:所述的第一步初始化参数列表是车道偏离预警系统中安装是在后视镜的位置，摄像头是通过倾斜角度来拍
学习目标知道车道曲率计算的方法知道计算中心点偏离距离的计算1.曲率的介绍曲线的曲率就是针对曲线上某个点的切线方向角对弧长的转动率，通过微分来定义，表明曲线偏离直线的程度。数学上表明曲线在某一点的弯曲程度的数值。曲率越大，表示曲线的弯曲程度越大。曲率的倒数就是曲率半径。1.1.圆的曲率下面有三个球体，网球、篮球、地球，半径越小的越容易看出是圆的，所以随着半径的增加，圆的程度就越来越弱了。定义球体或者
MATLAB车道偏离检测，车道线检测
这段程序主要是对图像进行处理和分析，用于检测车道线并计算车辆的偏离率。下面我将逐步解释代码的功能和工作流程。
原创文章，转载请说明出处，资料来源：http://imgcs.cn/5c/619409089418.html首先，程序进行了一些初始化操作，定义了一些变量，并读取了一张图片。接下来，程序对图像进行了一系列处理步骤，包括图像切割、灰度化、滤波去噪和边缘
原创
2023-06-21 14:34:57
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车道偏移预警系统LDWS是一种通过报警的方式辅助驾驶员减少汽车因车道偏离而发生的系统。它可以在车辆超过一定速度的情况下无意识（驾驶员未打转向灯）偏离原车道前发出警报，为驾驶员提供更多的反应时间，大大减少了因车道偏离引发的碰撞事故。它通过实时检测车道线，根据方向盘方向、车速、车与车道角度来估计偏离时间，如果偏离时间小于一个阈值，则会发出报警提醒驾驶员。现在大家都在做，但都做的不太好。因为LDWS
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2023-10-14 08:54:23
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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
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MATLAB车道偏离检测，车道线检测
这段程序主要是对图像进行处理和分析，用于检测车道线并计算车辆的偏离率。下面我将逐步解释代码的功能和工作流程。首先，程序进行了一些初始化操作，定义了一些变量，并读取了一张图片。接下来，程序对图像进行了一系列处理步骤，包括图像切割、灰度化、滤波去噪和边缘检测。然后，程序使用Hough变换检测图像中的直线。通过设置阈值和峰值点个数，找到了图像中的直线，并将其画在原始
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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随着科技的进步和不断发展，无人驾驶技术逐步进入人们的视野，而无人驾驶技术的重要技术核心在于其传感和信息处理系统，今天车元素就和大家一起来探讨实现无人驾驶技术的三大传感和信息处理系统：ADAS摄像头防撞预警系统、激光雷达扫描和毫米波雷达感应系统。ADAS防撞预警系统、激光雷达和毫米波雷达预警系统相比较，各自都有哪些优缺点呢?一、ADAS摄像头防撞预警系统优点：能识别车道线(实现车道偏离预警);性能稳
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2023-11-29 16:52:37
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效果正解：如上图所示的分栏效果，如果用css+div那写起来着实要费些事，css3为我们提供了分栏的属性，实现上图很轻松。一、语法：column-width:[<length>|auto] 定义每栏的宽度
column-span : none | all none:只在本栏中显示；all:横跨所有栏目并定位在栏目的Z轴之上
column-gap : normal | <le
车道线检测是无人车系统里感知模块的重要组成部分。利用视觉算法的车道线检测解决方案是一种较为常见解决方案。视觉检测方案主要基于图像算法,检测出图片中行车道路的车道线标志区域。基于图像处理相关技术的高级车道线检测（可适用于弯道，车道线颜色不固定，路面阴影，亮光）。其操作步骤有以下几点：校准摄像头的畸变，使拍摄照片能够较完整的反映3D世界的情况。对每一帧图片做透视转换(perspective trans
ADAS，全称“高级驾驶辅助系统”，主要是通过各种车载传感器收集车内外的环境数据， 进行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理， 从而让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险， 并采取相应的措施，以提升驾乘安全性。在自动驾驶领域，主要覆盖SAE L0~L2级别范围，因此被普遍认为是实现自动驾驶的过渡性技术，常见的细分功能有车道偏离警示系统（LDW）、前向碰撞预警系统（FCW）、盲区监测系统（B
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2023-12-19 20:08:33
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1、项目介绍——什么是车道偏离预警？在法国图卢兹曾经举行过一场智能车比赛，参赛者需要编写程序让自制的小车巡线跑圈。通常我们会想到识别车道线，然后用逻辑控制小车保持在线上，这种方法在一般速度时可行，但当车辆加速后，如果仅在应该大弯处转弯，则会因为车速过快而偏离车道。能否用提前转弯的方式保证车辆不 “出轨” 呢？答案是肯定的，那么如何控制小车转弯的时机呢？ ———— 机器学习！2、项目实施框架 在这个项目中，我们需要经过三个阶段，分别是 视频处理、数据处理和模型训练。我们将收集小车...
原创
2021-12-28 17:37:18
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文章目录前言一、图像处理流程二、具体步骤1.图片输入2.转为灰度图像3. 直方图均衡化4. 高斯模糊5. 二值化6. 边缘平滑7. 去除小区域8.闭运算9. 霍夫变换提取直线和筛选直线10.画出直线并采样三、总结 前言基于传统数字图像处理方法的车道线检测项目，除图像输入输出外，不调用任何库 源代码已经上传至github：TommyGong08 如果对你有帮助的话，记得follow和star~一、
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2023-12-18 16:53:34
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雷锋网 AI 科技评论按，随着人工智能技术的逐年火热，越来越多的人投入到计算机视觉领域的相关研究中。而图像分割是图像处理中非常重要的一个步骤，它是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域，并提取出感兴趣目标的技术。近日，工程师 Parul Pandey 发表了一篇博文，在博文中，她介绍了用 python 的 scikit-image 库进行图像分割的方法。具体涉及 scikit-image 的安
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2023-08-11 14:28:57
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图像分割是一种常用的图像处理方法，可分为传统方法和深度学习的方法。深度学习的方法比如：mask rcnn这类实例分割模型，效果比传统的图像分割方法要好的多，所以目前图像分割领域都是用深度学习来做的。但是深度学习也有它的缺点，模型大、推理速度慢、可解释性差、训练数据要求高等。本文在这里仅讨论传统的图像分割算法，可供学习和使用。 1、阈值分割 最简单的图像分割算法，只直接按照像素值进行分割，虽然简单，
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2023-07-02 23:11:17
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目录9.1 图割（Graph Cut）9.1.1 从图像创建图9.1.2 用户交互式分割9.2 利用聚类进行分割9.3 变分法图像分割是将一幅图像分割成有意义区域的过程。区域可以是图像的前景与背景或图像中一些单独的对象。这些区域可以利用一些诸如颜色、边界或近邻相似性等特征进行构建。9.1 图割（Graph Cut）图（graph）是由若干节点（有时也称为顶点）和连接节点的边构成的集合。下图给出了一
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2023-07-20 14:36:14
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