Yolo车辆检测+LaneNet车道检测 源代码:https://github.com/Dalaska/Driving-Scene-Understanding/blob/master/README.md object_detector:检测车辆等交通目标 lane_detector:检测车道线 可视化:输出 bounding box及车道线 结果输出:检测obj_list输出到csv 1.用法 运行process_frame 2.Yolo交通目标检测 Yolo是通过opencv实现的 下载模块:

opencv车道线检测 完成的功能 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:用的是老师给的视频,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像素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,弥补对车道线的腐蚀. 边缘检测:canny变化.sobel变化和laplacian变

论文:Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding 代码:https://github.com/XingangPan/SCNN 参考: 数据集:CULane Overview 一般的 CNNs 通常是通过堆叠卷积层来实现的.然而这种方式不能有效的获取各行各列像素检的空间关系.而这种空间关系对于类似车道线检测这种具有“形状先验强但是外观一致性若”的语义目标来说是很重要的. 在这篇论文中,作者提出了一种名为 SCNN(Spa

论文:Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach 代码:https://github.com/MaybeShewill-CV/lanenet-lane-detection 参考:车道线检测算法LaneNet + H-Net(论文解读) 数据集:Tusimple Overview 本文提出一种端到端的车道线检测算法,包含 LanNet + H-Net 两个网络模型.其中 LanNet 是一种将语义分割和对

近期阅读的几篇关于车道线检测的论文总结. 1. 车道线检测任务需求分析 1.1 问题分析 针对车道线检测任务,需要明确的问题包括: (1)如何对车道线建模,即用什么方式来表示车道线. 从应用的角度来说,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,直接回归方程参数不是不可能,但限制太多. 由此,网络推理输出和最终结果之间存在一个Gap,需要相对复杂的后处理去解决. (2)网络推理做到哪一步. 人在开车时观察车道线,会同时关注两方面信息: 绘制在路面上的车道线标识本身

摘要:LaneNet是一种端到端的车道线检测方法,包含 LanNet + H-Net 两个网络模型. 本文分享自华为云社区<[论文解读]LaneNet基于实体分割的端到端车道线检测>,作者:一颗小树x. 前言 这是一种端到端的车道线检测方法,包含LanNet+H-Net两个网络模型. LanNet是一种多任务模型,它将实例分割任务拆解成"语义分割"和"对像素进行向量表示",然后将两个分支的结果进行聚类,得到实例分割的结果. H-Net是个小网络,负责预测

3D车道线检测:Gen-LaneNet Gen-LaneNet: A Generalized and Scalable Approach for 3D Lane Detection 论文链接:https://arxiv.org/abs/2003.10656 摘要 提出了一种广义的.可扩展的方法,称为Gen-LaneNet,用于从单个图像中检测3D车道.该方法受到最新最先进的3D LaneNet的启发,是一个统一的框架,可在单个网络中解决图像编码.特征空间变换和3D车道预测.这个设计方案复杂度为G

Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding 收录:AAAI2018 (AAAI Conference on Artificial Intelligence) 原文地址:SCNN 论文提出了一个新颖网络Spatial CNN,在图片的行和列上做信息传递.可以有效的识别强先验结构的目标.论文提出了一个大型的车道检测数据集,用于进一步推动自动驾驶发展. 代码: 官方-torch Abstract 现今的CNN模型通常是由卷积

Lanenet 一个端到端的网络,包含Lanenet+HNet两个网络模型,其中,Lanenet完成对车道线的实例分割,HNet是一个小网络结构,负责预测变换矩阵H,使用转换矩阵H对同属一条车道线的所有像素点进行重新建模 将语义分割和对像素进行向量表示结合起来的多任务模型,最近利用聚类完成对车道线的实例分割. 将实例分割任务拆解成语义分割和聚类,分割分支负责对输入图像进行语义分割(对像素进行二分类,判断像素属于车道线还是背景),嵌入分支对像素进行嵌入式表示,可将分割后得的车道线分离成不同的车道实

LaneNet LanNet Segmentation branch 完成语义分割,即判断出像素属于车道or背景 Embedding branch 完成像素的向量表示,用于后续聚类,以完成实例分割 H-Net Segmentation branch 解决样本分布不均衡 车道线像素远小于背景像素.loss函数的设计对不同像素赋给不同权重,降低背景权重. 该分支的输出为(w,h,2)． Embedding branch loss的设计思路为使得属于同一条车道线的像素距离尽量小,属于不同车道线的像素距

re1. github_lane_detection; end

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/TuSimple/tusimple-benchmark/issues/3 在其doc中可以发现数据个数的一些说明 标注json 文件中每一行包括三个字段 raw_file : 每一个数据段的第20帧图像的的 path 路径 lanes 和

目标检测之单步检测(Single Shot detectors) 前言 像RCNN,fast RCNN,faster RCNN,这类检测方法都需要先通过一些方法得到候选区域,然后对这些候选区使用高质量的分类器进行分类.这类方法的检测准确率比较高但是计算开销非常大,不利于实时检测和嵌入式等设备. 另一类方法是将提取候选区和进行分类这两个任务融合到一个网络中.既不使用预定义的box也不使用候选区生成网络来进行寻找目标物体.而是通过一些的卷积核来对卷积网络得到的特征来计算类别分数和位置偏差. 利用卷积

摘要:本文解读了<Gaussian Bounding Boxes and Probabilistic Intersection-over-Union for Object Detection>,该论文针对目标检测任务,提出了新的高斯检测框(GBB),及新的计算目标相似性的方法(ProbIoU). 本文分享自华为云社区<论文解读系列十九:用于目标检测的高斯检测框与ProbIoU>,作者:BigDragon. 论文地址: https://arxiv.org/abs/2106.06072

车道检测(Advanced Lane Finding Project) 实现步骤: 使用提供的一组棋盘格图片计算相机校正矩阵(camera calibration matrix)和失真系数(distortion coefficients). 校正图片 使用梯度阈值(gradient threshold),颜色阈值(color threshold)等处理图片得到清晰捕捉车道线的二进制图(binary image). 使用透视变换(perspective transform)得到二进制图(binar

接着上一篇文章说 因为代码简短且思路简单 所以我就把这几个功能汇总为一篇文章 因为我之前就是做游戏外挂的 经过验证核实,**飞车的复位点检测.圈数检测就是以下的方法实现的 至于反向检测和赛道长度计算,没去深入研究,不过应该也八九不离十 在告诉大家个小秘密: **飞车的复位点检测和圈数检测利用以下文章中的代码思路可以做出外挂 感兴趣的可以试试!我只是技术交流,不是传播外挂,别打我 复位点检测优化: 首先感谢 @太粗难进 他的原话: “不过 你知道 高架桥么?就是 如果大的轮船经过 会 把 桥 中间

前面描述角点检测的时候说到,角点其实也是一种图像特征点,对于一张图像来说,特征点分为三种形式包括边缘,焦点和斑点,在OPENCV中,加上角点检测,总共提供了以下的图像特征点检测方法 FAST SURF ORB BRISK KAZE AKAZE MESR GFTT good feature to tack Bob斑点 STAR AGAST 接下来分别讲述这是一种图像特征检测算法,但是首先,需要了解OPENCV的一种数据结构, KeyPoint结构,该结构的头文件定义如下: class KeyPoi

使用google翻译自:https://software.seek.intel.com/dealing-with-outliers 数据分析中的一项具有挑战性但非常重要的任务是处理异常值.我们通常将异常值定义为与其余数据群1不一致的样本或事件.异常值通常包含有关影响数据生成过程2的系统和实体的异常特征的有用信息. 异常检测算法的常见应用包括: 入侵检测系统信用卡诈骗有趣的传感器事件医学诊断在本文中,我们将重点介绍异常检测 - 信用卡欺诈的最常见应用之一.通过一些简单的离群值检测方法,可以在真实世

客户端检测一共分为三种,分别为:能力检测.怪癖检测和用户代理检测,通过这三种检测方案,我们可以充分的了解当前浏览器所处系统.所支持的语法.所具有的特殊性能. 一.能力检测: 能力检测又称作为特性检测,检测的目标不是识别特定的浏览器,而是识别浏览器的能力. 能力检测不必估计特定的浏览器,只需要确定当前的浏览器是否支持特定的能力,就可以给出可行的解决方案. var width = window.innerWidth; //如果是非 IE 浏览器 if (typeof width != 'number

1. 异常检测简介 异常检测,它的任务是发现与大部分其他对象不同的对象,我们称为异常对象.异常检测算法已经广泛应用于电信.互联网和信用卡的诈骗检测.贷款审批.电子商务.网络入侵和天气预报等领域.这些异常对象的主要成因有:来源于不同的模式.自然变异.数据测量以及随机误差等.而常见的异常检测算法都是针对独立的数据点进行异常检测,此时异常检测又称为离群点检测.而在序列数据的异常检测过程中,我们既可以直接使用对序列进行异常检测的算法,也可以先对序列数据进行特征提取然后转化为传统的离群点检测. 2. 基本

眼球追踪需要对人脸进行识别,然后再对人眼进行识别,判断人眼张合度,进而判断疲劳... 解析:人脸检测的harr检测函数使用方法 代码理解: 利用训练集,检测出脸部,画出框 void CAviTestDlg::HaarFaceDetect( IplImage* TheImage, CvBox2D* faceBox) { if( !cascade ) { return ; } storage = cvCreateMemStorage(0); int scale = 1; int i; IplImag