近期閱讀的幾篇關於車道線檢測的論文總結。 1. 任務需求分析 1.1 問題分析 針對車道線檢測任務,需要明確的問題包括: (1)如何對車道線建模,即用什么方式來表示車道線。 從應用的角度來說,最終需要的是車道線在世界坐標系下的方程。而神經網絡更適合提取圖像層面的特征,直接回歸方程參數 ...
近期閱讀的幾篇關於車道線檢測的論文總結。 . 任務需求分析 . 問題分析 針對車道線檢測任務,需要明確的問題包括: 如何對車道線建模,即用什么方式來表示車道線。 從應用的角度來說,最終需要的是車道線在世界坐標系下的方程。而神經網絡更適合提取圖像層面的特征,直接回歸方程參數不是不可能,但限制太多。 由此,網絡推理輸出和最終結果之間存在一個Gap,需要相對復雜的后處理去解決。 網絡推理做到哪一步。 人 ...
2020-10-09 19:13 0 1475 推薦指數:
近期閱讀的幾篇關於車道線檢測的論文總結。 1. 任務需求分析 1.1 問題分析 針對車道線檢測任務,需要明確的問題包括: (1)如何對車道線建模,即用什么方式來表示車道線。 從應用的角度來說,最終需要的是車道線在世界坐標系下的方程。而神經網絡更適合提取圖像層面的特征,直接回歸方程參數 ...
論文題目:Robust Lane Detection via Expanded Self Attention 鏈接地址:https://arxiv.org/abs/2102.07037 文章核心想要解決的是車道線遮擋、缺失、模糊等情況下的識別精度問題。主要通過一個自注意力模塊,增強網絡對於這部分車道 ...
,可以在opencv.org上找到大量信息。 Canny Edge Detection,邊緣檢測, ...
branch 解決樣本分布不均衡 車道線像素遠小於背景像素.loss函數的設計對不同像素賦給不同權重 ...
先分享一篇比較好的論文講解:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUxNjcxMjQxNg==&mid=2247484611&idx=1&sn=273851087cc6ea2cf92fdb7e3658f8b5&chksm ...
數據集 CULane Dataset https://xingangpan.github.io/projects/CULane.html BDD100K https://bdd-data.berkeley.edu/ 代碼 Spatial CNN for Traffic Lane ...
opencv車道線檢測 完成的功能 圖像裁剪:通過設定圖像ROI區域,拷貝圖像獲得裁剪圖像 反透視變換:用的是老師給的視頻,沒有對應的變換矩陣。所以建立二維坐標,通過四點映射的方法計算矩陣,進行反透視變化。后因ROI區域的設置易造成變換矩陣獲取困難和插值像素得到的透視圖效果不理 ...
檢測步驟: 相機標定 圖片失真校正 圖像閾值化 透視變換 檢測車道像素並擬合邊界 計算車道的曲率和車輛相對位置 車道邊界彎曲回原始圖像 一、相機標定 1.1 角點檢測 我從准備object points開始,它將是世界棋盤角落的(x, y, z)坐標 ...