车道线检测（引导线检测）

原创 已于 2023-07-17 17:41:32 修改 · 280 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#目标检测 #计算机视觉 #自动驾驶 #视觉检测

于 2023-07-17 17:30:18 首次发布
部署运行你感兴趣的模型镜像

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

TensorRT-v8.6

TensorRT-v8.6

TensorRT

TensorRT 是NVIDIA 推出的用于深度学习推理加速的高性能推理引擎。它可以将深度学习模型优化并部署到NVIDIA GPU 上，实现低延迟、高吞吐量的推理过程。

车道线检测算法sdk_简述车道线检测
weixin_32430445的博客
01-27 3955
针对车道线检测的任务，我们需要弄清楚几个问题：车道线的表示形式？输出类型：掩码/点集/矢量线条实例化：每个车道线是否形成实例分类：是否对车道线进行了分类（单白、双黄等）提前定义的参数：是否只能检测固定数量的车道线车道标记：是否对车道上的行车标记也做了检测这会影响到数据的标注和网络的输出形式，而且最终需要的是车道线在世界坐标系下的方程。而神经网络更适合提取图像层面的特征，直接回归方程参数有较多限制。...
c语言编写的车道线检测程序,opencv车道线检测的实现方法
weixin_34954140的博客
05-19 1242
车道线检测，需要完成以下功能：图像裁剪：通过设定图像ROI区域，拷贝图像获得裁剪图像反透视变换：用的是室外采集到的视频，没有对应的变换矩阵。所以建立二维坐标，通过四点映射的方法计算矩阵，进行反透视变化。后因ROI区域的设置易造成变换矩阵获取困难和插值得到的透视图效果不理想，故没应用二值化：先变化为灰度图，然后设定阈值直接变成二值化图像。形态学滤波：对二值化图像进行腐蚀，去除噪点，然后对图像进行膨胀...
深度学习实战车道线检测
weixin_40280870的博客
03-09 1968
UFLD采用了一种简单而高效的架构，主要由骨干网络（Backbone）、特征融合层和分类头（Classification Head）三部分组成。骨干网络负责从输入图像中提取特征，特征融合层对提取的特征进行整合，分类头则根据融合后的特征进行车道线的分类预测。
深度卷积神经网络模型车道线检测
weixin_40280870的博客
03-11 890
UFLD采用了一种简单而高效的架构，主要由骨干网络（Backbone）、特征融合层和分类头（Classification Head）三部分组成。骨干网络负责从输入图像中提取特征，特征融合层对提取的特征进行整合，分类头则根据融合后的特征进行车道线的分类预测。
算法类学习笔记 ———— 车道线检测
永远的菜鸡小詹的博客
07-01 4525
车道线是用来管制和引导交通的一种标线，由标化于路面上的线条、箭头、文字、标记和轮廓标识等组成。道路交通线又分为指示标线、禁止标线和警告标线。快速、准确地检测车道线在协助智能车辆路径规划和偏移预警等方面尤为重要。目前较为常见的车道线检测方案主要是基于传统计算机视觉地检测，近年出现了基于深度学习的道路特征预测来替代传统方法。同时随着智能交通地逐步发展，基于雷达等高精设备的车道线检测也成为了可能。
车道线检测：自动驾驶的“眼睛”
weixin_41544125的博客
05-20 1135
在目标检测中，锚框是预定义的边界框，用于表示可能的目标位置和形状。类似地，在基于锚点的车道线检测中，锚点是预定义的线段，用于表示可能的车道线位置和形状。锚生成：在图像上生成预定义的锚点。这些锚点可以是直线或曲线，具体取决于车道线的形状和方向。通常，会根据数据集的统计信息来设计锚点，以便它们能够覆盖各种可能的车道线形状。锚“移位”/偏差：模型预测锚点的调整，使其与实际车道线对齐。这包括调整锚点的位置、形状和大小，以更好地匹配图像中的车道线。非极大值抑制（NMS）
车道线检测技术分析
小白学视觉
05-07 2251
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达针对车道线检测的任务，我们需要弄清楚几个问题：1.车道线的表示形式？输出类型：掩码/点集/矢量线条实例化：每个车道线是否形成实例分类：是否对车道线进行了分类（单白、双黄等）提前定义的参数：是否只能检测固定数量的车道线车道标记：是否对车道上的行车标记也做了检测这会影响到数据的标注和网络的输出形式，而且最终...
一文详解车道线检测技术分析
3D视觉工坊
02-21 4376
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达针对车道线检测的任务，我们需要弄清楚几个问题：1.车道线的表示形式？输出类型：掩码/点集/矢量线条实例化：每个车道线是否形成实例分类：...
简述车道线检测
爱做菜的炼丹师
01-13 3096
针对车道线检测的任务，我们需要弄清楚几个问题：车道线的表示形式？输出类型：掩码/点集/矢量线条实例化：每个车道线是否形成实例分类：是否对车道线进行了分类（单白、双黄等）提前定义的参数：是否只能检测固定数量的车道线车道标记：是否对车道上的行车标记也做了检测这会影响到数据的标注和网络的输出形式，而且最终需要的是车道线在世界坐标系下的方程。而神经网络更适合提取图像层面的特征，直接回归方程参数有较多限制。...
一文解决3D车道线检测：最新单目3D车道线检测综述
自动驾驶实战
08-01 2040
场景理解是自动驾驶中极具挑战的任务，尤其是车道检测。车道是道路分割的关键，对车辆安全高效行驶至关重要。车道检测技术能自动识别道路标记，对自动驾驶车辆至关重要，缺乏这项技术可能导致交通问题和事故。车道检测面临多种挑战，包括车道标记的小尺寸、广泛分布、多种车道类型、光线条件、障碍物和纹理干扰等。
动驾驶中的单目 3D 车道线检测——综述
driving111的博客
04-12 1956
车道线检测是自动驾驶中最基本和关键的安全任务之一。这一重要感知任务的应用范围从 ADAS（高级驾驶员辅助系统）功能如车道保持到更高级别的自主任务，如与高清地图和轨迹规划的融合。给定在自动驾驶车辆上收集的输入 RGB 图像，车道线检测算法旨在在图像上提供结构化线的集合，每条线代表 3D 车道线的 2D 投影。这种算法本质上是二维的，因为输入和输出都驻留在同一个图像空间中。另一方面，旨在从单个图像直接预测道路场景中车道的 3D 布局。
干货！结构信息引导的车道线检测
AITIME_HY的博客
02-19 1986
点击蓝字关注我们AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入！近年来，随着深度神经网络和自动驾驶的快速发展，车道线检测取得了很大进展。然而，仍存在三个主要问题:表征车道线、建模场景和车道线之间...
BEVDet：鸟瞰图视角下的高性能多相机 3D 目标检测
m0_65010824的博客
12-03 898
本文是对论文《BEVDet: High-Performance Multi-Camera 3D Object Detection in Bird-Eye-View》的深度解读。在自动驾驶感知领域，3D 目标检测需兼顾精度与效率，且需统一 3D 检测与 BEV 语义分割范式，这是关键挑战。PhiGent Robotics 团队提出的 BEVDet 范式，以 BEV 视角实现多相机 3D 检测，通过模块化设计复用组件，优化双空间数据增强与 Scale-NMS 策略，在 nuScenes 数据集上表现优异，为自动
计算机视觉：从感知到生成的产业变革与未来展望
CS实验室
12-07 615
计算机视觉产业正经历深刻变革，从传统识别向3D感知、多模态融合和边缘计算转型。市场分化明显：安防、工业质检等存量市场竞争激烈；自动驾驶、机器人等高价值领域技术门槛与薪资双高；AIGC、元宇宙等前沿市场充满机遇。技术层面，3D视觉、多模态大模型和端侧智能成为核心方向。就业市场两极分化：高端人才年薪百万仍供不应求，中低端人才面临巨大压力。医疗和工业领域应用成效显著，未来将向基层下沉。行业已进入"全栈时代"，要求人才具备算法研发、工程部署和业务理解等综合能力。
【计算机视觉（3）】图像滤波基础篇：从概念到应用
hiliang521的博客
12-07 385
【计算机视觉（3）】图像滤波基础篇：从概念到应用
【红外小目标检测实战 四】使用风车卷积和Neck多层融合改进
AutumnorLiu的博客
12-04 802
目前此网络召回率达到0.94，已经达到我的心理预期了，计算量只有16.7G FLOPs，可以说是很低了，完全可以实时在边缘设备推理。
【计算机视觉（4）】特征点检测基础篇：从角点到兴趣点
最新发布
hiliang521的博客
12-07 625
【计算机视觉（4）】特征点检测基础篇：从角点到兴趣点
AI学习笔记整理（26）—— 计算机视觉之目标追踪‌
斯丝2011的博客
12-03 710
相关滤波模型：属于判别式模型，相关滤波之前，所有的跟踪都是在时域上进行，涉及复杂的矩阵求逆计算，速度慢。它通过一组带权重的粒子来表示目标状态的概率分布，并根据观测数据更新粒子的权重和位置，从而实现对目标的跟踪。相关滤波（Correlation Filter）算法‌：相关滤波算法通过训练一个滤波器，使得滤波器与目标模板的响应最大，从而实现对目标的跟踪。在序列的初始帧中，目标的位置和特征需要被明确。目标遮挡、目标消失、运动模糊、目标和环境的剧烈变化、目标的高速运动、相机的抖动、光照变化、背景杂波、低分辨率等。
【opencv图片倾斜矫正】
sinat_41053216的博客
12-04 463
opencv图像处理，利用霍夫变换直线检测，进行倾斜图像矫正
基于MATLAB的车道线与车辆检测算法实现
在自动驾驶领域，Matlab被用于开发计算机视觉算法，进行车辆检测、行人检测、交通标志识别、车道线检测等。Matlab的图像处理工具箱可以帮助研究人员快速处理和分析图像数据。 知识点三：图像识别与车道线识别 图像...
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值