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 ...
近期阅读的几篇关于车道线检测的论文总结。 . 任务需求分析 . 问题分析 针对车道线检测任务,需要明确的问题包括: 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。 网络推理做到哪一步。 人 ...
2020-10-09 19:13 0 1475 推荐指数:
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 ...
论文题目:Robust Lane Detection via Expanded Self Attention 链接地址:https://arxiv.org/abs/2102.07037 文章核心想要解决的是车道线遮挡、缺失、模糊等情况下的识别精度问题。主要通过一个自注意力模块,增强网络对于这部分车道 ...
,可以在opencv.org上找到大量信息。 Canny Edge Detection,边缘检测, ...
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 ...
先分享一篇比较好的论文讲解:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUxNjcxMjQxNg==&mid=2247484611&idx=1&sn=273851087cc6ea2cf92fdb7e3658f8b5&chksm ...
数据集 CULane Dataset https://xingangpan.github.io/projects/CULane.html BDD100K https://bdd-data.berkeley.edu/ 代码 Spatial CNN for Traffic Lane ...
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 ...
检测步骤: 相机标定 图片失真校正 图像阈值化 透视变换 检测车道像素并拟合边界 计算车道的曲率和车辆相对位置 车道边界弯曲回原始图像 一、相机标定 1.1 角点检测 我从准备object points开始,它将是世界棋盘角落的(x, y, z)坐标 ...