车道检测数据集

本文介绍了一种评估车道线提取算法的方法,并提供了一个包含100多张图像的自然道路场景数据库,用以评测不同算法的性能。文章重点讨论了特征提取阶段,并对比了几种常用的技术,包括阈值法、梯度分析和卷积等。

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链接-数据集整理

Evaluation of Road Marking Feature Extraction view on IEEE.org 【下文为摘要翻译】 
本文提出了一种以评估车道线提取算法(从图像中提取出车道标记特征)的系统方法。尽管已经有很多车道线提取算法被提出,但有关该主题(评价方法)的讨论很少在文献中出现。大多数算法可以分解成三个步骤:提取道路标记的特征,估计几何标记模型,沿图像序列跟踪的几何模型的参数。本文的工作重点是第一步,即特征提取。本文提供了一个包含超过100张图像的自然道路场景的参考数据库,该数据库是通过手动标注ground truth构建的(下载链接http://www.lcpc.fr/en/produits/ride/)。该数据库使得对提取算法进行系统的评估和比较成为可能。车道线特征提取算法使用了不同的技术:阈值,梯度分析和卷积,本文对基于这些不同技术的不同的算法进行了评估。分析结果提供了根据特定应用应当选择哪种给定的提取算法的建议。

【数据集下载地址】 
百度网盘 链接:http://pan.baidu.com/s/1o6zcMM2 密码:1hyc 
官方下载(找了半天下载位置,原来点击图标可以下载。。。汗。。。)

注意:按照说明,该数据集只能用于研究用途,且需要在网站上注册后才能使用。有疑问请联系 Jean-Philippe.Tarel@lcpc.fr

The ROMA image database can be downloaded from 
http://www.lcpc.fr/en/produits/ride/ 
and used for research purpose only after registration on the website.

更多数据集资源

http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_road.php

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