【汇总】车道线检测

最新推荐文章于 2025-09-15 15:06:24 发布
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#车道线

博客提供了一个知乎专栏链接https://zhuanlan.zhihu.com/p/53431081 ，虽未明确内容，但标签含车道线，推测与车道线相关信息技术内容有关。
第二十七章 解读Transformer_车道线检测中的Transformer(车道线感知)
专注于人工智能学习，总结
11-08 648
ViT模型（特别是Large版本）在各种任务上的性能通常优于传统的ResNet模型，但计算开销也相应更高。- 模型的宽度和深度对性能有明显的影响，增加深度（如ResNet200x3）通常会提升性能，但也大幅增加计算开销。- 结合ResNet和ViT的混合模型通常能获得较好的性能-计算开销平衡，比如R50x1 + ViT-B/32在多个数据集上都展现出了竞争力强的性能，并且计算开销适中。总的来说，Vision Transformer在多个数据集上表现出色，尽管它们的计算需求较高。
基于边缘检测与Hough变换的车道线检测
m0_59833680的博客
08-17 4742
基于边缘检测与Hough变换的车道线检测第一章：绪论1.1 研究意义及背景 高速公路的通行里程是一个国家发展水平的重要标志之一。高速公路具有车辆通行能力大、交通事故少、经济效益高的特点，它的不断发展引起了经济社会的重大变革，不仅有力地改变了人们的时空观念和地域观念，更促进了公路沿线地区社会和经济的发展，便利了沿线地区人们的出行，人们的生活质量和办事效率也得到了极大提高。汽车是高速公路的重要载体...
车道线检测
04-23
车道线检测
YOLOv8自动驾驶感知实战：车道线检测+障碍物识别
最新发布
2501_91798322的博客
09-15 1184
类别名称定义标准示例car乘用车辆（含轿车、SUV、MPV），车长＜6米特斯拉Model 3、丰田汉兰达truck商用货车（含皮卡、轻卡、重卡），车长≥6米福特F-150、东风重卡pedestrian行人（直立行走，无交通工具）路边行人、过马路行人cyclist骑行者（含自行车、电动车、摩托车）共享单车骑行者、电动摩托车cone交通锥桶（用于临时道路管控）红色/橙色锥桶barrier道路护栏（固定或临时）高速公路护栏、施工临时护栏。
【车道线检测论文阅读笔记——经典论文粗读汇总】
selami的博客
01-05 5042
自动驾驶领域（主要是车道线检测）的经典论文粗读和笔记整理
车道线检测调研(1) 参考资料以及数据集
清欢
04-25 2316
文章目录0. 前言1. 车道线检测资料汇总2. 常用数据集介绍2.1 Tusimple2.2 CULane dataset 0. 前言 总目标：一周内调研车道线检测，寻找合适的Demo跑通。 小目标： 汇总车道线检测较好的资料 了解相关数据集的形式 了解SOTA方法以及开源代码 本文内容就是小目标的前两部分 车道线检测应该分为折线预测与分割预测两类 目前只关心前者 1. 车道线检测资料汇总 Github Awesome 系列汇总：amusi/awesome-lane-detection
实时车道线检测算法 | LaneATT-250FPS && LSTR-420FPS
热门推荐
weixin_42096202的博客
11-22 1万+
车道线检测领域突然飞速发展，关注一下 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2010.12035.pdf Github地址：https://github.com/lucastabelini/LaneATT Abstract： 现有车道线检测方法在复杂的现实世界场景中已取得了卓越的性能，但是许多方法都存在运行实时效率的问题，这对于汽车的自动驾驶来说至关重要。在这项工作中，我们提出了LaneATT：基于anchor的深度车道线检测模型，类似于其他通用的深度目标检测器，该模型将anchors.
简单的车道线检测
08-10
无需资源分，简单的车道线检测程序，供初学者学习
视觉感知(三)：车道线检测
weixin_43877080的博客
02-23 5473
本期为大家带来车位线检测相关知识点，以及算法工程落地的全流程演示。上期我们讲了车位线检测是自动泊车领域必不可缺的一环，而今天的车道线检测则是辅助驾驶领域必不可缺的一环。所谓车道线检测任务就是对当前行驶道路的车道线进行检测，给出自车道及左右两侧至少各一个车道的车位线信息，如车道线的曲率、类型（虚线、实线、黄线、白线等）、宽度、长度等信息，从而进行车道保持、变道等功能。
车道线检测（笔记）
白羊by的博客
10-31 1668
（笔记）车道线检测概述 目录（笔记）车道线检测概述一、摄像头校准二、图像预处理三、视角变换四、车道检测五、车辆/车道线位置 一、摄像头校准 径向偏差：将图像转换成棋盘模型，校正摄像头使图像中白色和黑色格子达到相同规尺度。 修正失真：识别棋盘的中心并利用期望的棋盘尺度来计算失真系数 二、图像预处理 颜色变换 HSL、LAB和LUA HSL: 对色相(H)、饱和度(S)、明度(L)的变化以及叠加来得到颜色 LAB: 由亮度(L)和有关色彩的A, B三个要素组成。 LUV: 由CIE XYZ空间变换得
车道线检测1.0（Python+Opencv基础版）
Dream_orz的博客
01-06 4059
车道线检测是指在道路上自动检测和识别车道线的过程。车道线是道路上的标记，用于指示车辆行驶的方向和位置。 通过对车道线进行检测和识别，自动驾驶和智能驾驶系统可以实现车辆的自动导航、车道保持、车道偏离警告等功能。
车道线检测--End-to-end Lane Detection through Differentiable Least-Squares Fitting
AI小作坊 的博客
04-30 1813
End-to-end Lane Detection through Differentiable Least-Squares Fitting https://github.com/wvangansbeke/LaneDetection_End2End 本文使用 CNN网络来检测车道线，end-to-end 就是输入图像，输出拟合出的车道线参数，一步到位，不用后续处理什么的。 传统的车道线检测是分步骤...
【车道线检测】基于边缘检测结合Hough变换实现车道线视频自动检测（判断是否偏离）附Matlab代码
qq_59747472的博客
03-31 861
车道线检测是自动驾驶领域的一项关键技术，用于帮助车辆识别和跟踪车道线，从而实现自动驾驶。本文提出了一种基于边缘检测结合 Hough 变换的车道线检测算法，该算法可以自动检测视频中的车道线并判断车辆是否偏离车道。
车道线检测--Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach
AI小作坊 的博客
04-26 2685
Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach In IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV’18) https://github.com/MaybeShewill-CV/lanenet-lane-detection 以前的CNN网络将所有的车道线检测出来，没做区分，需...
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