LaneNet车道检测 使用tensorflow主要基于IEEE IV会议论文“走向端到端的车道检测：实例分割方法”，实现用于实时车道检测的深度神经网络。有关详细信息，请参阅他们的论文 。 该模型由编码器-解码器阶段，二进制语义分割阶段和使用判别损失函数的实例语义分割组成，用于实时车道检测任务。 主要的网络架构如下： Network Architecture 安装 该软件仅在带有GTX-1070 GPU的ubuntu 16.04（x64），python3.5，cuda-9.0，cudnn-7.0上进行了测试。 要安装此软件，您需要tensorflow 1.12.0，并且尚未测试其他版本的tensorflow，但我认为它可以在版本1.12以上的tensorflow中正常工作。 其他必需的软件包，您可以通过以下方式安装它们 pip3 install -r requirements.txt

matlab50行代码加州理工学院车道检测软件 该软件包包含实现[1]中的工作的C / C ++和Matlab源代码。 它通过拟合鲁棒的贝塞尔曲线样条为单个图像实现了实时车道检测系统。 它可以检测街道上的所有车道或当前车道的两个车道标记。 要快速查看实际效果，请下载以下软件以及Caltech Lanes Dataset。 检测实时运行，大约40-50 Hz，并检测街道上的所有车道。 它在Ubuntu Lucid Lynx 32位计算机和Red Hat Enterprise Linux 5.5 64位计算机上进行了编译和测试。 它还包括当时OpenCV缺少的一些功能，包括： 用于获取图像的反向透视贴图（IPM）的例程，即获取道路的鸟瞰图。 到/从图像像素坐标和道路平面上的坐标转换的例程（使用地平面假设）。 坚固耐用的RANSAC管路配件。 坚固＆RANSAC Bezier花键接头。 贝塞尔曲线样条线栅格化和绘图。 布雷森纳姆（Bresenham）的线路评级。 各种实用程序功能，用于检查线与线和边界框的交点，检查矩形内的点，等等。用于线的常规Hough变换例程的实现。 [1] Mohame

提出了一种复杂环境下的车道检测算法。 它关注通过对象分割来选择候选车道区域。 然后由Sobel算子提取冗余边。 此外，通过从边缘进行阈值选择来获得候选车道标记。 最后，通过分段拟合检测车道标记。 该算法在MATLAB中进行了仿真。 实验表明，可以正确检测车道标记。 在昏暗的环境中，预处理中的分段线性变换可增强检测性能。 有限的兴趣区域有助于识别适当区域中的车道，从而提高了操作速度。 基于特征的方法通常受图像强度的影响。 为了更精确地检测，需要进一步考虑道路的几个特征。

Python中的实用自主项目 车道检测 交通标志识别 I.加载带有标签的完整数据集 二。 将图像大小转换为32x32 三， 建立卷积神经网络 IV。 训练模型 五，使用网站上的图片进行测试 样本图片 图片尺寸为32x32（RGB） 图片尺寸为32x32（HSV） 样品输出 标签 ＃ 标签名 softmax概率 14 停 0.998944 33 向右转 0.000532 29 自行车穿越 0.000311 34 向左转 0.000118 36 直走或右走 0.000095

使用python3中的opencv做车道检测、内容为python文件与视频文件

基于yolov5和deepsort的智能交通监控系统，有详细注释和readme使用说明

高级车道查找器 一种更强大的车道检测算法，准备应对更现实的场景，例如照明条件，阴影的重大变化，并计算车辆位置以及道路曲率。 这种方法使用多项式拟合以更平滑的方式检测弯曲车道。 提供了以及。 提供了该算法的详细说明。

matlab中拟合中心线的代码车道检测 在此项目中，MATLAB被用作图像处理工具来检测道路上的车道。 以下技术用于车道检测。 •色彩遮罩•Canny边缘检测•感兴趣区域选择•Hough变换线检测 预处理图像 第一步是导入视频文件并初始化变量以在代码中使用。 还从.mat文件中导入了一些变量以在代码中使用。 初始化循环以一帧一帧地拍摄 首先读取帧，然后使用高斯滤波器对其进行滤波。 while hasFrame(VideoFile) %------------------Reading each frame from Video File------------------ frame = readFrame(VideoFile); figure('Name','Original Image'), imshow(frame); frame = imgaussfilt3(frame); figure('Name','Filtered Image'), imshow(frame); 图1：原始图像 图2：过滤后的图像 为白色和黄色掩盖图像 车架以黄色和白色掩盖，可以完美地检测车道线。 %--

matlab精度检验代码VPGNet使用情况和车道检测 王瑞@清华大学 该项目实现了车道检测算法，其中的神经网络模型来自。 还检查一下。 实时车道检测效果 高清地图的车道检测。 从左到右：神经网络的输出，鸟瞰图中的车道检测（红线标记），驾驶员视角中的车道检测（红线标记）。 神经网络的输出 概述 该项目修改了VPGNet的实现，重点是车道检测。 它还利用了caltech车道检测中的反透视图（IPM）并对其进行了修改。 该项目旨在为VPGNet的使用开发更清晰的文档，为车道检测提供一个干净的界面。 希望通过本文档，您将能够真正运行VPGNet，而不会遇到太多麻烦。 它还实现了原始存储库中未提供的某些后处理技术。 请查看上面引用的原始回购，并引用其论文对您的研究是否有帮助。 请在“用法”部分中查看它的运行情况。 除了整个工作流程之外，它还提供独立的图片后处理模块。 您可能会在这里发现一些有用的实现，包括IPM和通道群集。 安装 整个存储库已在Ubuntu 16.04上进行了测试。 对于其他操作系统，您可能需要其他信息或实施自己的修改才能使其正常运行。 快速通知，一些主要依赖项包括python

Pytorch实例车道分段 pytorch实现的“走向端到端的车道检测：实例分割方法”