道路检测

最新推荐文章于 2025-08-15 09:53:12 发布
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分类专栏： 图像处理 文章标签： matlab 作业
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/aidayei/article/details/6425305
本文主要对比了在openCV和Matlab中实现智能机器人作业的方法，回顾了研究生期间完成的相关项目，旨在加深对两种不同环境下实现智能机器人任务的理解。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

将智能机器人作业拿出来分析一下，以免后面忘了，其实研究生期间就作了这三个作业，有点印像，其它的课都忘了

 

1.对比在openCV中和Matlab中实现的方法

基于计算机视觉的坑洼道路检测和识别
sybh的博客
10-27 1424
所提出的系统利用VGG16模型进行特征提取，并利用具有三重损失的自定义Siamese网络，称为RoadScan。现有的坑洼检测方法严重依赖物体检测算法，由于道路和坑洼的结构和纹理相似，这些算法往往有很高的失败几率。通过分析不同的图像处理方法和各种高性能网络，该模型在准确检测坑洼方面取得了显著的性能。此外，所提出的模型通过使用较少的参数和数据进行训练来展示计算效率和成本效益。该模型中提出的网络具有96.12%的精度，3.89%的EER和0.988 AUROC值，与其他最先进的作品具有很强的竞争力。
基于神经网络的目标检测论文之目标检测系统：实时路况检测系统的设计与实现
欢迎来到Jimmy的博客
10-07 8149
注：本文源自本人的硕士毕业论文，未经许可，严禁转载！ 原文请参考知网：知网本论文下载地址 第五章 实时路况检测系统的设计与实现 物体识别技术被广泛应用于人们的生产生活中。随着深度学习与云计算的飞速发展，带动了物体识别技术产生质的飞跃。高分辨率图像和检测的实时性要求越来越高。 从本章开始，我们从无到有开发一个小型的物体识别（路况信息识别）系统。整个系统包括两大部分，一个是线下网络的训练和验证，另一个...
深度学习笔记（十二）车道线检测 LaneNet
AstoncPou的博客
07-04 2344
深度学习笔记（十二）车道线检测 LaneNet 代码结构 lanenet-lane-detection ├── config //配置文件 ├── data //一些样例图片和曲线拟合参数文件 ├── data_provider // 用于加载数据以及制作 tfrecords ├── lanenet_model │ ├── lanenet.py //网络布局 inference/compute_loss/compute_acc │ ├── lanen
道路检测-目标检测数据集（包括VOC格式、YOLO格式）
DL_data_set的博客
09-14 1897
道路缺陷数据集，目标检测，yolo，voc，复杂背景
matlab道路检测,基于MATLAB的车道保持辅助车道检测
weixin_32445049的博客
04-03 2155
模拟车道以下您可以修改LKA的Safe Lateral Offset的值以忽略驱动程序输入，将控制器置于纯通道跟随模式。通过增加该阈值，横向偏移总是在由车道保持辅助设定的距离内。因此，车道偏离的状态开启，车道保持辅助一直受到控制。set_param('LKATestBenchExample / Safe Lateral Offset'，'Value'，'2')sim('LKATestBenchEx...
道路检测车+RGB3DS实现道路病害自动化识别
BoYa3D的博客
05-16 1649
这种集AI视觉识别、多光谱传感与高精度定位于一体的智能检测体系，不仅将裂缝检测误差从±2mm压缩至±0.1mm，更通过探地雷达透视路基结构，让占养护成本40%的隐性病害无所遁形。传统人工巡检中，检测员手持卷尺在车流中弯腰测量的场景即将成为历史——搭载RGB3DS系统的智能道路检测车，以60-80km/h的巡航速度掠过路面，车底激光雷达每秒发射200次脉冲，2000万像素相机同步捕捉微米级裂缝，边缘计算单元实时处理TB级数据，犹如给道路装上"CT扫描仪"。一、传统人工巡检的痛点与道路检测车的优势。
道路检测（python代码）
qq_40840797的博客
08-20 1424
循环读取视频的每一帧，将其调整为模型所需的输入大小，进行模型推理，计算平均预测结果，并将检测结果叠加在原始图像上。这段代码主要是针对车道线检测模型的训练和应用，通过使用CNN模型，可以实现在视频上检测并绘制车道线的功能。：加载之前保存的模型文件。在视频中逐帧读取图像，将其传递给模型进行检测，并在原始图像上叠加检测结果。这段代码的主要流程涉及车道线检测模型的训练、加载和在视频上应用检测结果。：使用生成器训练模型，其中数据流通过数据增强生成的批次。：冻结模型的层并重新编译，然后将模型结构和权重保存到文件中。
基于yolov5的车辆行人道路检测
weixin_44978992的博客
05-27 7066
"图2 yolov5模型图YOLO网络由三个主要组件组成：1）Backbone -在不同图像细粒度上聚合并形成图像特征的卷积神经网络。2）Neck：一系列混合和组合图像特征的网络层，并将图像特征传递到预测层。3）Head： 对图像特征进行预测，生成边界框和并预测类别。输入端-输入端表示输入的图片。该网络的输入图像大小为608*608，该阶段通常包含一个图像预处理阶段，即将输入图像缩放到网络的输入大小，并进行归一化等操作。
【2023年MathorCup高校数学建模挑战赛-大数据竞赛】赛道A：基于计算机视觉的坑洼道路检测和识别 python 代码解析
BetterBench的博客
11-01 2624
坑洼道路检测和识别是一种计算机视觉任务，旨在通过数字图像（通常是地表坑洼图像）识别出存在坑洼的道路。这对于地．质勘探、航天科学和自然灾害等领域的研究和应用具有重要意义。例如，它可以帮助在地球轨道上识别坑洼，以及分析和模拟地球表面的形态。在坑洼道路检测任务中，传统的分类算法往往不能取得很好的效果，因为坑洼图像的特征往往是非常复杂和多变的。然而，近年来深度学习技术的发展，为坑洼道路检测提供了新的解决方案。深度学习具有很强的特征提取和表示能力，可以从图像中自动提取出最重要的特征。
【图像检测-道路检测】基于hough变换实现道路检测直线检测附matlab代码
matlab_dingdang的博客
08-24 903
随着遥感技术和计算机技术的飞速发展,遥感图像的采集变得越来越容易,遥感图像中的物体特征识别及检测变得越来越重要,直线是图像中物体基本的特征之一,研究图像中直线的检测算法对计算机视觉和模式识别具有重要意义.遥感图像中的直线道路信息是遥感图像分析中非常重要的地理信息,因此研究关于直线道路检测的算法已经成为国内外遥感领域的重点.Hough变换作为直线特征提取的比较典型的算法,已经在许多应用系统中获得很好的应用.Hough变换实质上是把数字图像空间中有一定关系的像素点进行聚类,具有很好的鲁棒性,可以很好的解决直线特
道路检测数据集-Japan.zip
09-24
《道路检测数据集-Japan.zip》是一个专门针对目标检测任务的数据集，主要聚焦于日本的道路环境。在机器学习和计算机视觉领域，目标检测是至关重要的技术之一，它涉及到图像分析，模式识别，以及深度学习等多个方面的...
边缘检测以及霍夫变换_边缘检测_道路检测_matlab_霍夫变换_
09-29
本文将详细介绍这两个概念，以及它们在道路检测中的应用，并结合MATLAB环境进行阐述。 首先，边缘检测是图像处理中的基本步骤，其目的是识别图像中亮度或颜色发生显著变化的区域，这些变化通常对应于物体的边界。...
车辆检测论文_道路检测_文献_
10-01
车辆检测和道路检测是计算机视觉领域中的重要研究方向，它们在智能交通系统、自动驾驶、违章监控等场景中发挥着关键作用。这篇论文集合主要聚焦于这两个主题，为研究人员和实践者提供了一定的理论基础和实用方法。...
自动驾驶多目标道路检测数据集.zip
04-23
数据集介绍：自动驾驶多目标道路检测数据集 一、基础信息 数据集名称：自动驾驶多目标道路检测数据集 数据规模： - 训练集：1,562张图片 - 验证集：444张图片 - 测试集：249张图片 总计：2,255张道路场景图片 分类...
一种快速的基于边缘的道路检测算法 (2006年)
05-22
道路检测是机器人视觉导航中的重要环节。本文提出了一种新的非结构化道路检测算法。算法基于这样的一个基本假设，即道路的轮廓由一些具有一定长度的连续直线段组成。在一定的范围中通过计算边缘点，然后通过Hough...
算法应用上新！自适应更新策略差分进化算法求解球形多飞行器路径规划问题，附完整MATLAB代码
群智能算法开发
08-14 882
文章解决了球形多飞行器路径规划问题（SMAPPP），该问题旨在模拟未来探索地外行星或导弹轨迹的航天器路径规划研究。差分进化（DE）算法是一种经典的元启发式算法，应用于SMAPPP时不会产生令人满意的结果。受DE全局和局部搜索能力不平衡的约束，本文提出了一种自适应更新策略差分进化算法（SaUSDE），以增强其求解全局优化问题的性能。SaUSDE算法融合了四种截然不同的DE变体策略。在这些策略中，算法自适应且频繁地针对不同问题选择更合适的策略，从而有效地平衡全局和局部搜索能力。
基于MATLAB的卷积神经网络手写数字识别
yuan19997的博客
08-15 583
项目 ：在MATLAB中利用卷积神经网络实现手写数字的识别 youwenfan.com/contentcsc/95846.html。通过本方案，开发者可快速构建高精度的手写数字识别系统。建议结合迁移学习（如使用预训练的AlexNet）进一步提升小样本场景下的性能。
ODE Solvers in MATLAB中ODE求解器的基本选择
最新发布
withstand的博客
08-15 742
摘要：本文介绍了MATLAB中ODE求解器的基本选择与应用。常微分方程（ODE）在物理、工程等领域广泛应用，MATLAB提供了多种求解器来处理显式ODE、线性隐式ODE、微分代数方程（DAE）等不同类型问题。文章详细讲解了高阶ODE和复数ODE的转化方法，并区分了刚性/非刚性问题的求解策略。推荐的求解器选择方法是：先尝试ode45（非刚性），若失败再考虑ode15s（刚性）或其他高阶求解器。文中还提供了向量化编程示例和特殊ODE的处理建议。
三、非线性规划
weixin_70673823的博客
08-13 812
非线性规划介绍及Matlab在非线性规划中的应用。
掌握OpenCV技术实现高效道路检测
本篇知识点将以OpenCV学习和道路检测为主题，详细探讨如何使用OpenCV实现道路检测的关键技术和方法。 ### OpenCV基础 OpenCV是用C++编写的，并且提供了Python、Java和MATLAB等语言的接口。该库是模块化的，其包含...
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