車道線自動檢測系統
關注創建者：匿名 創建時間：2021-12-06
車道線自動檢測系統的實例教程
霍夫變換
在本節中，我們使用了霍夫變換和一些修改，以刪除水平檢測到的線和僅面向車道的線。代碼：def hough_transform（原始，gray_img，閾值，discard_horizontal = 0.4）：“”“函數擬合線相交> =閾值白色像素的函數輸入：-原始-我們要在其上畫線的圖像-gray_img-白/黑圖像像素，例如Canny Edge Detection的結果-閾值-如果一條線相交超過閾值白色像素，則將其畫出-throws_horizontal-我們要考慮的線的最小abs導數返回：-image_lines-應用函數的結果- lines_ok-rho和theta“”“線= cv2.HoughLines（gray_img，0.5，np.pi / 360）。
卡爾曼濾波器卡爾曼濾波器是一種算法，該算法使用一段時間內對系統的嘈雜觀測值來估計系統參數（其中一些是不可觀察的）并預測未來的觀測值。它會在每個時間步進行預測，進行測量并根據預測和測量的比較方式進行自我更新。
在這里，LaneTracker類實現用于車道檢測的卡爾曼濾波器。首先，它初始化狀態矩陣和測量矩陣的大小。然后，它計算了轉移矩陣。我們將白高斯噪聲用于我們的系統。使用此噪聲模型，我們已經計算了狀態誤差，并在估算器中使用該測量噪聲生成了預測狀態。卡爾曼濾波器通過將測量誤差和先前狀態相加來平均沿車道檢測到的線的變化。這就是為什么檢測到的車道標記線隨時間推移保持穩定的原因，并且由于其在以前的狀態下仍具有預測特性，因此在非常低的光照條件下，它可以通過記住先前視頻幀中的先前檢測到的車道來檢測車道。
展開 作者 |
Priya Dwivedi（編譯:ronghuaiyang）
來源 |
AI公園
知圈
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進“域控制器群”請加微13636581676,備注
域
導讀
車道線檢測 + 距離告警 + 轉彎曲率半徑計算。
代碼：https://github.com/MaybeShewill-CV/lanenet-lane-detection
來自模型的車道線預測
介紹
自動駕駛將在未來十年給旅行帶來革命性的變化。目前，自動駕駛應用正在進行各種應用案例的測試，包括乘用車、機器人出租車、自動商業送貨卡車、智能叉車和用于農業的自動拖拉機。
自動駕駛需要一個計算機視覺感知模塊來理解和導航環境。感知模塊的作用包括：
檢測車道線
檢測其他物體：車輛、人、環境中的動物
跟蹤檢測到的對象
預測他們可能的運動
一個好的感知系統應該能夠在各種駕駛條件下 —— 白天/晚上，夏天/冬天，雨雪等等，實時做到這一點。在這篇博客中，我們著眼于一個實時模型，用于檢測車道線、其他車輛等，并生成警報。
訓練一個實時的車道線檢測器
車道檢測問題通常被定義為語義或實例分割問題，目標是識別屬于車道類別的像素。
TUSimple是車道檢測任務常用的數據集。該數據集包含3626個道路場景的標注視頻剪輯。每個剪輯有20幀。這些數據是通過安裝在車上的攝像頭捕捉到的。下面分享了一個示例圖像及其標注。
展開 本文選取了最近發表的車道線檢測論文，都是基于深度學習方法，但考慮的角度有所不同：檢測、分割和后處理等。
1. “Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection，arXiv 2004.11757，4，2020
車道線檢測任務看成是基于全局圖像特征的行選擇（row selection）分類問題。其中提出一個structural loss 明確建模結構信息，速度很快，300+ FPS。
代碼上線：github.com/cfzd/Ultra-F.
如圖顯示如何選擇行的問題：在每個row anchor水平選擇。
設X是全局圖像特征，f是分類器選擇一行的車道線位置，即車道線預測定義為：
設T是位置的one-hot編碼，則分類器的優化形式是：LCE是cross entropy loss
下圖顯示分割和行選擇的區別：這種方法依賴的是整個圖像的感受野，遠遠大于分割網絡的有限感受野。
除了分類損失項，還有對location的建模。
展開 盡管這些方法已經取得了重大進展，但需要大量的標記圖像來訓練模型，特別是當系統適應新的不常見環境時。
圖1。我們的自動代客泊車解決方案概述，包括（a）我們的自動車輛上的魚眼攝像頭捕獲的樣本圖像，（b）通可行駛空間分割結果的視圖合成生成的鳥瞰視圖圖像，（c）語義視覺SLAM系統的提取邊緣，以及（d）構建的邊緣點云地圖以及軌跡。
在本文中，我們提出了一種混合語義信息提取方法，該方法結合了經典的無監督邊緣線檢測器和一組基于IPM的邊緣分割方法。如圖1（b）所示，我們的框架只需要對可行駛空間進行粗略分割，而不需要對道路標線進行精細分割，這可以大大減少數據標注的負擔，使用我們的邊緣分割方法，可以利用IPM的先驗知識對大多數噪聲和扭曲的邊緣（例如眩光邊緣和地面上物體的輪廓）進行過濾（圖1（c））。因此，可行駛空間內的鳥瞰圖的邊緣線和可行駛空間的輪廓都可以組合為混合邊緣信息，并輸入SLAM系統進行定位和建圖，我們發現，圖1（d）中生成的邊緣點云地圖清楚地反映了地面上的道路標記。
相關工作
A.多相機系統的視覺SLAM
增加視覺SLAM系統中的相機數量可以顯著提高系統的準確性和魯棒性，因此，越來越多最先進的視覺SLAM框架，如SVO、VINS Fusion和OpenVINS等方案均支持多相機配置，不同的相機型號和不同的相機設置已被廣泛研究。最近，Kuo等人重新設計了適用于任意多相機系統的視覺SLAM框架，該框架可以適應各種攝像機配置。
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車道線自動檢測系統的相關專題、標簽、搜索
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正常版：在馬路上尋找車道線
在這個項目中，本文建立了一個計算機視覺算法，用于檢測車道線并創建平均和外推的邊界線。 流程如下：
1）將幀轉換為灰度；
2）為黃色和白色像素創建蒙版；
3）應用高斯平滑；
4）應用Canny邊緣檢測；
5）創建一個額外的遮罩，以專注于車輛前方的“感興趣區域”；
6）將XY空間中的點（即像素
來源 |
點云PCL
文章 | Hybrid Bird’s-Eye Edge Based Semantic Visual SLAM for Automated Valet Parking
作者 | Zhenzhen Xiang, Anbo Bao and Jianbo Su
摘要
基于視覺的定位和建圖解決方案有望在自動代客泊車任務中采用
作者 |
Priya Dwivedi（編譯:ronghuaiyang）
來源 |
AI公園
知圈
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域
導讀
車道線檢測 + 距離告警 + 轉彎曲率半徑計算。
代碼：https://github.com
本文選取了最近發表的車道線檢測論文，都是基于深度學習方法，但考慮的角度有所不同：檢測、分割和后處理等。
1. “Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection，arXiv 2004.11757，4，2020
車道線檢測任務看成是基于全局圖像特征的行選擇（row selection）分類問題。
