车道线检测数据集,基于matlab的车道线检测

这是一系列关于自动驾驶的文章。自动驾驶的第一步是什么？当然是认清当前的环境，具体来说就是认清自己正确的道路车道 line。如下图，2 车道行叠加在原图上。当然不能简单的识别道路，我们需要在原图上叠加道路。如上图所示，主要是一些剪切、合并等动作。3边缘检测之前车道的线条都是白色的，很好做，可惜车道不全是白色的。我们很可能会遇到其他颜色，有时候是不完整的，如下图所示，所以需要其他方法。比如“边缘检测”python提供了一个包。在开发过程中，需要进行一些处理。伪代码如下:1。将整个图像转换为灰度图像。毕竟不需要那么多丰富的色彩。2.执行简单的高斯模糊以减少照片噪点和细节。3.找到边缘。最后，我们会得到如下图所示的结果。4.通过Hough变换识别车道 line，再识别车道 line。车道线实际上是图像中的直线，所以我们的目标是识别长直线，所以我们的目标是识别长直线的模式。6、 车道分界线白色虚线,请问宽度长度还有间隔是多少?

车道分界线:白色虚线与同方向行驶的车流分开，表示允许车辆超车、左转、越线，宽约15厘米，虚线长约75厘米，间隔15厘米。双向双向车道道路中心线:一般情况下，道路宽度超过8.5m的二级公路的道路中心线应划黄色虚线，以分隔对向车流。路面宽度为7.0m的二级公路应标有黄色虚线，可采用10cm的线宽。

线宽15cm，受道路宽度限制，可采用10cm线宽。扩展信息:高速公路、一级和二级公路、城市快速路和主干道应按标准设置反光交通标线。其他道路可根据需要按标准标注。1.白色虚线:画在路段时，用于分隔同方向行驶的车流或作为安全距离标识线；在十字路口划船时，用来引导车辆。2.白色实线:画在路段上，用以分隔同向行驶的机动车和非机动车，或表示车行道边缘；当它位于交叉路口时，可用作引导线或停止线。

标记车辆常用的工具数据如下:1。LabelImg:一个开源的图像标记工具，支持对车辆数据target检测instance进行分离标记，可以高效完成车辆。2.VATIC:是专门用于视频对象检测和跟踪标注的开源工具。支持检测视频中车辆物体的盒子标注和轨迹标注，比较适合视频车辆数据 set的构建，但是接口比较复杂。

3.LabelStudio是一款开源的数据标注工具，支持图片、文本、时间序列的标注数据，可用于车辆属性标注、关键点标注和车道线标注等。但是标注类型比较单一，在视频和点云标注中功能不强。4.PointCloudLibrary:是一个开源的点云处理库，包含点云标注模块，可以用来为激光雷达点云标注车辆目标，但是对编程能力要求很高。

使用非闭合多段线，它可以由多条线段组成。在图中清晰可见地标出车道线的中心点。每个车道 line被赋予不同的线性属性。每条车道线被赋予不同的颜色属性。如果，2D 车道 line的标注比较困难，原因如下:1 .标注成本高:2D图像的标注需要在空间进行，随着数据采集成本的增加和标注难度的提高，标注成本呈指数增长。

2.数据需求量大:现有方案如变压器或MLP对数据数量的需求量很大，同时由于需要绑定硬件校准参数，数据增广量非常有限，导致模型过拟合。总的来说，2D 车道 line贴标面临着贴标难和数据需求量大等挑战，为了克服这些挑战，需要开发更高效低成本的数据获取和标记方法，以及具有更强的泛化能力，正确。