车道线识别;效果良好;环境配置简单,毕设可用;#python 可见博客:https://blog.csdn.net/ALiLiLiYa/article/details/127677866
2022-11-10 19:20:17 43.21MB 车道线识别 图像处理
1
适用初学者对车道线的识别,或者识别自己的图片;毕业设计可用;
2022-04-21 16:06:55 93.25MB pytorch 人工智能 python 车道线识别
1
属于原创,车道线,Matlab,利用了加强版的Hough变换,识别率高,无断点
2021-12-18 22:37:56 763B Hough
1
为了克服已有车道线识别算法运算复杂、速度较慢以及鲁棒性欠缺等不足之处, 提出一种新的快速车道线识别算法, 首先通过对图像的灰度变化分析, 得出车道线轮廓像素, 然后运用B-Spline曲线拟合车道线轮廓, 得到最终的识别效果图。实验表明, 该算法在速度和识别率上都能取得优异的表现。在嵌入式平台上, 该算法取得了12 fps的速度, 符合智能驾驶的实际需求。
1
智能交通场景应用.zip
1
车道线识别经典算法,很好的学习资料,算法内有中文备注,可运行。
2021-09-04 09:10:16 23.63MB 车道线识别 算法 matlab
包含了MATLAB车道线识别的m程序,用于从视频流识别车道线,可调整相关参数。同时包含了四个车道线识别的视频,可用于车道线识别的测试。
2021-06-11 09:09:24 184.63MB MATLAB 车道线识别程序
本篇文章是在学习C++的时候做的小项目,对目前的方法进行了稍微的改动,效果还可以。目前车道线检测方面的方法主要包括:基于Hough变换、基于透视变换、基于机器学习和深度学习。其中第一种方法是根据车道线与周围环境的物理特征差异进行图像的处理,从而检测到车道线,该方法复杂度较低,实时性较高,但易受到道路环境的干扰,而且Hough变换的直线检测特质导致了该方法在道路曲率较大时的检测误差较大。本文是利用c++和Hough变换实现对车道线的检测。
2021-06-02 10:00:11 464KB C++ 车道线检测 自适应canny Hough变换
1
基于逆透视变换和卡尔曼滤波的车道线识别算法,李扬威,黄影平,提出了一种基于逆透视变换和卡尔曼滤波的车道线识别跟踪算法。给出一种简单的逆透视变换方法,该方法不需要获取摄像机的内外参数
2021-05-12 11:05:56 583KB 车道线检测
1
将matlab帮助文档进行整合,编辑,注释,改错。现在能直接运行,并展示视频。内含视频,两种程序,注释。
2021-05-10 16:02:19 84.77MB 车道线识别
1