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

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

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

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

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

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

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

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

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

re1. github_lane_detection; end

https://github.com/LTS4/DeepFool 貌似是说可以愚弄深度神经网络? https://github.com/tflearn/tflearn TF学习指南 http://gitxiv.com/posts/HTRKHMTYrcqweBH7h/planet-photo-geolocation-with-convolutional-neural-networks 图片定位 https://github.com/woodrush/neural-art-tf 神经网络模仿画画风格

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:

任务: 一共要完成两项任务: 1. 在所提供的公路图片上检测出车道线并标记 2. 在所提供的公路视频上检测出车道线并标记 方案: 要检测出当前车道,就是要检测出左右两条车道直线.由于无人车一直保持在当前车道,那么无人车上的相机拍摄视频中,车道线的位置应该基本固定在某一个范围内: 如果我们手动把这部分ROI区域抠出来,就会排除大部分干扰.接下来检测直线肯定用霍夫变换,但ROI区域内的边缘直线信息还是很多,考虑到只有左右两条车道,一条斜率为正.一条斜率为负,可将所有的线分为两组,每组再通过均值或最小

2020云栖大会于9月17日-18日在线上举行,阿里巴巴高德地图携手合作伙伴精心组织了"智慧出行"专场,为大家分享高德地图在打造基于DT+AI和全面上云架构下的新一代出行生活服务平台过程中的思考和实践,并重点分享了「高精地图.高精算法.智能时空预测模型.自动驾驶.AR导航.车道级技术」等话题.   「高德技术」把讲师分享的主要内容整理成文并陆续发布出来,本文为第2篇.   阿里巴巴高级地图技术专家王前卫分享的话题是<AR&车道级导航技术演进与实践>.他为大家介绍了这

百度Apollo 自动驾驶开源模块分析 从今天开始研究学习apollo的源码,apollo 3.0源码. apollo 3.0的系统框图 文件目录简介 apollo根目录 ├── .github/ISSUE_TEMPLATE目录 // 问题记录的文档 ├── .vscode // 启动的一些参数配置 ├── docker // docker有关的文件,如启动docker脚本,进入docker容器脚本 ├── docs // 文档模块,有完整英文文档和部分中文文档 ├── modules// ap

首页发现话题   提问     你都用 Python 来做什么? 关注问题写回答     编程语言 Python 编程 Python 入门 Python 开发 你都用 Python 来做什么? 发现很多人都在学习 Python ,但是没有明确的说明可以做什么,主流的功能是什么?想知道目前利用 Python 开发的都在干什么? 关注者 16,583 被浏览 3,315,984 关注问题写回答 ​12 条评论 ​分享 ​邀请回答​举报 ​       246 个回答 默认排序​ 张子浩 退乎中 NL

前言:在Apollo美研团队和长沙CiDi团队的支持下,最近完成了Apollo推荐的摄像头AR023ZWDR(Rev663F12)调试,在这里对Apollo的笔记做一个补充,希望以后的开发者不用在踩我们踩过的坑. 在本博客中提到的补充文件在我的百度网盘中,请大家自行下载.百度网盘:链接: https://pan.baidu.com/s/1z86gFcDqRyUpnzAc7q5K3g 提取码: b8i2 1. 查看摄像头,并修改相应的配置 Apollo推荐的摄像头支持v4l2 camera驱动,输