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摘要 车道线检测是自动驾驶系统和高级驾驶辅助系统的重要组成部分,为车辆提供自身的位置信息。 为了提高检测系统的准确性和鲁棒性,本文提出了一种基于OpenCV实现的车道线检测方法,首先,针对摄像机采集图像产生的失真和畸变问题,利用黑白格子标定板对原始图像进行了标定,获得无畸变图像,然后 ...
近期阅读的几篇关于车道线检测的论文总结。 1. 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
车道线检测，作为自动驾驶最基础也最重要的任务之一。从传统车道线检测方法到使用深度学习的检测方法，近年也一直是从业人员的热门研究对象。华为诺亚方舟实验室与中山大学近日发表了一个新方法CurveLane-NAS，旨在解决弯道车道线检测问题。
车道线检测是完全无人驾驶的关键推动因素。本文综述了近年来基于视觉的车道线检测技术的研究进展。车道线检测通常采用三个步骤进行处理,首先图像预处理得到感兴趣区域,然后预测车道线标记高频出现的区域,最后在该区域进行车道模型拟合。
车道线检测任务看成是基于全局图像特征的行选择（row selection）分类问题。. 其中提出一个structural loss 明确建模结构信息，速度很快，300+ FPS。. 如图显示如何选择行的问题：在每个row anchor水平选择。. 设X是全局图像特征，f是分类器选择一行的车道线位置，即 ...
车道线检测论文-paper. 希望对这方面研究的相关人员有一定的帮助。 车道线检测论文Ultra-Fast-Lane-Detection-master代码复现过程 weixin_46716951的博客 01-15 2039 Ultra-Fast-Lane-Detection-master 摘要： 现代的车道检测方法 ...