本文将介绍一个基于计算机视觉的车道线识别算法的实现方法。该算法利用图像处理技术和机器学习算法,通过对道路图像进行分析和处理,可以准确地识别出车道线的位置和形状。文章将详细介绍算法的原理和步骤,并给出实验结果和评估。通过阅读本文,读者可以了解到车道线识别技术在自动驾驶和智能交通系统中的应用和挑战,并了解到如何设计和实现一个高效准确的车道线识别算法。
计算机课程项目毕业设计实现车道线识别算法
文件列表
lanenet-lane-detection-master.zip
(预估有个82文件)
lanenet-lane-detection-master
tools
test_lanenet.py
5KB
evaluate_lanenet_on_tusimple.py
4KB
make_tusimple_tfrecords.py
703B
generate_tusimple_dataset.py
6KB
train_lanenet_tusimple.py
1KB
evaluate_model_utils.py
2KB
lanenet_model
__init__.py
241B
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