stm32的can总线是在APB1上的,stm32f10x的主频是72Mhz,can外设时钟是36Mhz,stm32f2xx的主频是120Mhz,can外设时钟是30Mhz... STM32 APB1和APB2区别: APB2负责AD,I/O,高级TIM,串口1. APB1负责DA,USB,SPI,I2C,CAN,串口2345,普通TIM can总线电气特性 做一想要从车上测出can总线上的数据还不太容易. 于是我首先使用示波器(我使用的示波器型号是TDS 220)来找出汽车上can总线的接口,

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

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

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

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

一.在线状态检测 开发离线应用时,往往在离线状态时把数据存在本地,而在联机状态时再把数据发送到服务器.html5提供了检测在线状态的方法:navigator.onLine和online/offline事件. 1.navigator.onLine属性 表示当前的网络状态是否在线,true表示在线,false表示离线.当网络状态变化时,该属性也会随之变化. 2.online和offline事件 HTML5提供了这两个事件,会在网络状态变化时触发.online在网络由离线变为在线时触发:offline

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

本文为作者原创,转载请注明出处(http://www.cnblogs.com/mar-q/)by 负赑屃   //2017-04-21更新: 很多网友希望能得到源码,由于在公司做的,所以不太方便传出来.而且我估计很多人可能都是对OpenCV在AndroidStudio环境下配置的问题,给大家推荐一本书<Mastering OpenCV Android Application Programming>,中文版叫<深入OpenCV Android应用开发>,某宝有卖正版,书中有详细代码

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

参考文献:EDLines: A real-time line segment detector with a false detection control ----Cuneyt Akinlar  , Cihan Topal  1. Introduction 这种算法根本不需要参数调整,只需为所有类型的图像运行一组默认参数即可. 传统的直线段检测算法开始于计算边缘图,通常由著名的Canny边缘检测器(Canny, 1986).接下来是Hough变换(Hough, 1962; Illinworth

参考文章:An efficient and robust line segment matching approach based on LBD descriptor and pairwise geometric consistency ----Lilian Zhang  , Reinhard Koch 第三部分:Graph matching using spectral technique 介绍线检测和描述之后,本节我们介绍方法来构造两组LineVecs之间的关系图并且在图中建立匹配结果.在此

上一节主要是介绍LSD算法理论,这节主要是介绍LBD算法. 参考文章:An efficient and robust line segment matching approach based on LBD descriptor and pairwise geometric consistency ----Lilian Zhang  , Reinhard Koch 第二部分:Line detection and description 1.尺度空间中提取线段 为了克服在线检测碎片问题和提高大尺度变

检测边缘和轮廓不仅重要,还经常用到,它们也是构成其他复杂操作的基础. 直线和形状检测与边缘和轮廓检测有密切的关系. 霍夫hough 变换是直线和形状检测背后的理论基础.霍夫变化是基于极坐标和向量开展的,常规的直线是二维平面直角坐标上建立的 y = kx + b 该直线的参数 k.b 存在有负值,负值则不便于计算(有资料这样撰写的,没有深究,就以此为参考吧),对于极坐标而言,其表达式为 r=x * cosθ + y * sinθ 参数r.θ均可以为正数(极坐标r值永远是大于等于0的数,θ就可以用0

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:

目录SAIU R20 1 6 第1页第1 章. 初识STM32...................................................................................................................... 11.1. 课前预习..........................................................................................

javascript高级编程读书笔记系列,也是本砖头书.感觉js是一种很好上手的语言,不过本书细细读来发现了很多之前不了解的细节,受益良多.<br/>本笔记是为了方便日后查阅,仅作学习交流,喜欢本书的童靴建议购买正版. 1.读javascript高级程序设计01-基本概念.数据类型.函数 2.读javascript高级程序设计02-变量作用域 3.读javascript高级程序设计03-函数表达式.闭包.私有变量 4.读javascript高级程序设计04-canvas 5.读javascri