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基于深度学习的车道线检测 相比于haugh方法,DL方法性能提升角度: ROI区域的选择 图像处理过程的参数 处理速度(Haugh变换可能只有4.5-6帧/秒,要想实时,只能丢帧近似处理) 机器学习的
基于matlab的车道线检测程序,对比不同边缘检测算法,通过改进hough变换来检测视频中的车道线,每一步算法都具有详细的解释说明
本文详细介绍了基于Matlab语言实现的车道线检测系统,包括项目案例和系统架构。其中,该系统采用图像处理算法实现对道路上车道线的检测和识别,并可通过GUI进行交互操作。系统具备较高的准确度和实时性能,
通过使用MATLAB的高级算法和图像处理技术,我们成功地改进了车道线检测GUI,提高了准确性和响应速度。新版本还增加了用户友好的界面和更多实用功能,如图像保存和车辆实时跟踪。这个软件适用于各种车辆类型
MATLAB语言开发的高效车道线检测器,使用了先进的计算机视觉技术,能够快速、准确地检测出道路上的车道线,并通过GUI界面直观地展示出来。该系统具有响应速度快、识别准确度高等优点,适用于道路交通安全监
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随着道路监控系统的日益完善,大量复杂的交通视频加重了交警部门的工作压力,因此建立智能交通监测模型成为路况监控自动化的关键。本文基于OpenCV开发平台,利用OpenCV的基本函数与运动物体跟踪原型,通
摘要:语义相似度计算在信息检索、信息抽取、文本分类、词义排歧、基于实例的机器翻译等很多领域中都有广泛的应用0特别是近几十年来随着Internet技术的高速发展,语义相似度计算成为自然语言处理和信息检索
车道线的识别是智能车辆视觉导航系统的关键技术,目前还没有成熟的理论应用于煤运车辆的视觉导航系统。文章就结构化道路图像中的车道线识别的边缘检测算法进行了比较研究,分析了几种经典算子的原理,提出了改进的双
