这种连续的图像处理和车道线检测是确保智能驾驶系统能够准确识别道路边界、维持车辆在车道中稳定行驶的关键，最终才能构成一个完整的车道线检测项目。04 项目实战课 Python+OpenCV车道线检测这个项目，大家要想体系化的学习并实战，推荐学习华清远见全栈工程师课程里红框标题的这部分课程内容（如下图）。可以手把手带领大家...
本篇介绍车道线识别中的数据处理/标注。 DEV2D⻋道线标注 一、标注目标 对图片中的⻋道线画线并标注属性。 二、标注规则 1、不需要标注的场景 1.1无可标注对象 正常路面场景中的⻋道线被损毁导致完全不可⻅,或者图中没有需要标注属性的线,不做任何标注,不需要任何操作。 1.2图片质量问题 图片本身成像质...
4. 曲线拟合 这部分的内容其实就是线的拟合方程,下面这段代码就是根据点云求拟合直线的操作。 基本操作就是先将3D点云2D化,在2D中得到几乎能够代表车道线正确方向的拟合曲线,有了这个车道线的方向,模型才能更好地进行车道线拟合。 当然这种情况还是比较简...
2.1 新旧车道线重叠 当图片中出现新旧车道线重叠的情况时，标记为困难样本（hard scene），无需进行其他操作，直接进行下一张图片的标注。2.2 车道线扭曲 由于重新铺设路面等原因导致车道线对接不上时，同样标记为困难样本（hard scene），无需进一步操作，进入下一张图片的标注。磨损情况：
目前，目前车道线识别的方法有很多，广泛使用的边缘提取技术包括Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子和Canny算子。其中，前三种算法具有实现简单、运算速度快的优点，但易受噪声影响，边缘定位精度较差，具有一定的局限性。Canny算法是在原有一阶微分的基础上进行扩展的算子，增加了两个改进：非极大值抑制和双阈值。采用非...
[核心思想]:以前的车道线识别方法,识别的结果数量是固定不变的,原文将车道线检测转换为实例分割问题,包括车道分割分支和车道向量分支;针对路面不平(斜坡)导致车道线点在BEV空间下的位置与在2D图像下的位置之间转换矩阵变化(例如靠近地平线的点会投影到无穷远处),原文提出一种与图像相关的可学习视角转换方法,训练一...
2)使用文中说的方法进行车道线识别有个先天的缺点:鲁棒性差,对于不同的环境条件需要使用不同的颜色空间矩阵和不同的颜色阈值进行调参。解决这种先天不足的方法是使用自适应阈值,有很多相关文章研究这个,感兴趣的可以进行深入研究。 3)全文以python3作为工具,也尝试过使用C++实现该项目,但奈何C++水平有限,对利用C++进...
车道线识别之 tusimple 数据集介绍 大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈 Tusimple 是一家做自动驾驶的公司,他也公布了一些其在自动驾驶领域积累的数据,其中有一些是和车道线检测相关的。2018年6 月份,其举办了一次以摄像头图像数据做车道检测的比赛,公开了一部分数据及其标注。数据下载数据是:https://github.com/...
参照ISO26262标准,要求车道识别系统的故障检测覆盖率超过90%。设计多层冗余架构时,视觉感知模块需与高精地图定位、惯性导航数据进行交叉验证,当多源信息冲突持续200毫秒以上,立即触发驾驶员接管预警。在系统失效安全策略中,要求车道线丢失持续时间超过1秒后,必须通过声光报警提示驾驶风险。 行业基准测试推动技术标准化进程。