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能够实现简单的车道检测
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
车道偏离检测算法，运行在windows下，可进行移植
车道检测是自动驾驶和高级驾驶辅助系统（ADAS）中至关重要的一部分。通过机器学习算法，系统能够实时识别和跟踪道路上的车道线，从而为驾驶提供支持。这项技术依赖于大量的图像数据和精确的模型训练，通过分析视
本Demo是为了在android上跑TensorFlow模型的方便那些想把TensorFlow官网上的demo集成到自己项目里却又找不到头绪的人使用正所谓前人栽树后人乘凉https://git
Lane line coordination detection based on Hough transform and least squares fitting
研究提出了一种新的方法，用于识别车道线并计算车辆的偏移距离。通过对图像进行深度学习处理，该方法能够准确地检测出车道线的位置，并据此计算车辆相对于车道中心线的偏移距离。这种方法不仅提高了车道线识别的准确
在现代交通系统中，高效的车道线检测是实现智能驾驶的关键一步。我们提供了一套高效车道线检测源码，具备实时适应数据源变更的灵活性。该源码利用先进的计算机视觉算法，实现对车道线的实时检测，为驾驶辅助系统提供
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
基于Facet模型的一种车道线提取方法
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