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车道线检测论文Ultra-Fast-Lane-Detection-master代码复现过程weixin_46716951的博客01-152780Ultra-Fast-Lane-Detection-master摘要：现代的车道检测方法主要将车道检测视为像素分割问题，难以解决具有挑战性的场景和速度问题。受人类感知的启发，严重...
TransFuser：一种新颖的多模态融合Transformer，可以使用注意力来集成图像和LiDAR表示，表现SOTA！代码刚刚开源！注1：文末附【Transformer】和【3D点云】交流群注2：整理不易，欢迎点赞，支持分享！想看更多CV…
本次车道线检测的历程，我们采用实例分割的方式做逐像素点的分类。.可以采用开源的标注工具，比如labelme，标注精灵等。.第一步：根据模型的不同，输入数据的类型也存在差异，这里我们采用划线的方式进行标注，如下图所示，因为是实例分割，不同的...
道路可通行区域检测从传统算法到深度学习：.一传统算法.1纹理，纹理提取的最基本的方法就是使用Gabor滤波器，Gabor特征对于边缘比较敏感，可提取出边缘的方向，受光照影响较小，同时具有尺度不变性。.2边缘，有明显的道路边缘分界，提取这些道路的...
本文提出了一种基于激光雷达和相机融合深度神经网络的车道标记语义分割方法。.与其他方法不同，为了获得准确的分割结果位置信息，本文的语义分割对象是从LIDAR点云转换而来的鸟瞰图，而不是相机捕获的图像。.该方法首先使用deeplabv3+网络对摄像机捕获的...
环境感知道路分割车道线检测传感器融合深度学习收藏本站首页期刊全文库学位论文库会议论文库年鉴全文库...,后端融合类马尔科夫随机的空间卷积网络,有效挖掘了远距离像素点的关联特征,最终减小了车道线分类误差。研究了基于LiDAR数据的...
这篇论文主要是通过lidar排除摄像头在识别车道线时一些外界的干扰，因为在有些时候车道线可能会被前方车辆挡住，此时通过摄像头获取的结果就会有前车的干扰。其基本思路如下：
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这篇论文主要是通过lidar排除摄像头在识别车道线时一些外界的干扰，因为在有些时候车道线可能会被前方车辆挡住，此时通过摄像头获取的结果就会有前车的干扰。其基本思路如下：
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