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

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

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

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

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

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

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

Week1 Bird recognition in the city of Peacetopia (case study)( 和平之城中的鸟类识别(案例研究)) 1.Problem Statement This example is adapted from a real production application, but with details disguised to protect confidentiality. (问题陈述:这个例子来源于实际项目,但是为了保护机密性,我们会对细节

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

Python3+Dlib实现简单人脸识别案例 写在前边 很早很早之前,当我还是一个傻了吧唧的专科生的时候,我就听说过人脸识别,听说过算法,听说过人工智能,并且也出生牛犊不怕虎般的学习过TensorFlow,结果嘞,被虎啃得连渣都不剩!从此再也不敢接触算法和人工智能了... 但是!BUT!在自己经历的事情多了之后,在受打击到习以为常了之后, 在努力半天仍旧一事无成之后,你就会悟出一个道理  ——  老子从未成功过,又怕哪门子失败! 所以,对数学一窍不通的我,毅然决然的再次走上了一条不归路 ....

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

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

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

模式选择 在modules/map/relative_map/conf/relative_map_config.pb.txt文件中对模式进行修改: lane_source: OFFLINE_GENERATED 存在两种模式:OFFLINE_GENERATED 和 PERCPTION 当使用前者时 高精地图和感知进行融合 使用后者时 只是用感知生成相对地图 本文只讨论前者 函数入口 文件路径:modules/map/relative_map/navigation_lane.cc 函数名:bool

1. 知识点准备 在了解 CNN 网络神经之前有两个概念要理解,第一是二维图像上卷积的概念,第二是 pooling 的概念. a. 卷积 关于卷积的概念和细节可以参考这里,卷积运算有两个非常重要特性,以下面这个一维的卷积为例子: 第一个特性是稀疏连接.可以看到, layer m 上的每一个节点都只与 layer m-1 对应区域的三个节点相连接.这个局部范围也叫感受野.第二个特性是相同颜色的线条代表了相同的权重,即权重共享.这样做有什么好处呢?一方面权重共享可以极大减小参数的数目,学习起来更加有

图片总共40个人,每人10张图片,每张图片高57,宽47.共400张图片. 读取图片的py文件 import numpyimport pandasfrom PIL import Imagefrom keras import backend as Kfrom keras.utils import np_utils """加载图像数据的函数,dataset_path即图像olivettifaces的路径加载olivettifaces后,划分为train_data,valid_da

一个喷码识别的案例 1 read_image (Image, 'D:/用户目录/Desktop/2.png') 2 3 rgb1_to_gray(Image, Image) 4 5 get_image_size (Image, Width, Height) 6 7 * 获取喷码区域的方法很多 比如可以用mean+dyn的动态阈值 8 dots_image (Image, DotImage, 5, 'dark', 2) 9 threshold (DotImage, Region, 30, 255)

1. 知识点准备 在了解 CNN 网络神经之前有两个概念要理解,第一是二维图像上卷积的概念,第二是 pooling 的概念. a. 卷积 关于卷积的概念和细节可以参考这里,卷积运算有两个非常重要特性,以下面这个一维的卷积为例子: 第一个特性是稀疏连接.可以看到, layer m 上的每一个节点都只与 layer m-1 对应区域的三个节点相连接.这个局部范围也叫感受野.第二个特性是相同颜色的线条代表了相同的权重,即权重共享.这样做有什么好处呢?一方面权重共享可以极大减小参数的数目,学习起来更加有

卷积网络博大精深,不同的网络模型,跑出来的结果是不一样,在不知道使用什么网络的情况下跑自己的数据集时,我建议最好去参考基于cnn的手写数字识别网络构建,在其基础上进行改进,对于一般测试数据集有很大的帮助. 分享一个网络构架和一中训练方法: # coding:utf-8 import os import tensorflow as tf os.environ[' # cnn模型高度抽象特征 def cnn_face_discern_model(X_,Y_): weights = { "wc1&qu

SVM 代码实现展示 相关模块引入 %matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats import seaborn as sns;sns.set() # 使用seaborn的默认设置 数据集 这里自己生成一些随机数据 #随机来点数据 from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs X, y =