关于道路安全系统的文章 ， 车道线识别与跟踪算法的研究 当车偏离车道边线是车辆控制系统就会为驾驶员提醒 报警。

机器人感知 该存储库展示了马里兰大学ENPM673课程中完成的项目。 本课程专门设计用于提供对机器人感知的见解，包括从最基本的主题（例如各种图像转换）到最新的算法（例如单眼视觉测距法）。 在本节中，将简要介绍本课程中完成的每个项目。 下面列出了本课程中完成的项目，请单击链接进入特定部分： 请注意，所有代码均已在MATLAB 2016b和MATLAB 2017a上进行了测试和运行。 还要注意，对于视觉里程表项目，您将需要Mathworks Inc.提供的MATLAB的Computer Vision工具箱。可以在找到。 增强现实 这是使用非常基本的概念（例如图像变换和单应性）来生成非常强大的结果（

高清无噪的双车道监控视频，mp4格式，适用于视频/图像处理相关科研项目的测试分析。

无人驾驶车道线检测算法，另外还包含了自动驾驶学习资料： 涵盖感知，规划和控制，ADAS，传感器； 1. apollo 相关的技术教程和文档； 2. adas（高级辅助驾驶）算法设计（例如 AEB,ACC,LKA 等） 3. 自动驾驶鼻祖 mobileye 的论文和专利介绍 4. 自动驾驶专项课程（可能是目前最好的自动教师教程），是 coursera 上多伦多大学发布的自动驾驶专项课程，应该是目前为 止非常火非常好的教程了，包含视频，ppt，论文以及代码 5. 国家权威机构发布的 adas 标准，这是 adas 相关算法系统的标 准，也是开发手册。 6. 规划控制相关的算法论文介绍

有关于车道偏离预警的简单介绍，主要包括硬件模块与软件处理方面的介绍。

在vc++6.0中利用opencv进行sobel边缘检测，再对边缘图像进行直线检测。

Python编写，视频检测

车道线检测深度学习车道线检测深度学习深度学习车道线间测

一：课题题目 基于MATLAB霍夫曼的车道线检测系统 二、背景介绍 针对汽车自主驾驶技术的车道检测和跑偏告警问题，提出了一种快速可靠的视觉计算方法。利用方向滤波算子对路面图像进行 5×5 模板运算，得到边缘图像；采用 Otsu 自动阈值算法对图像进行二值化处理，并根据车道在图像中的位置特性对边沿图像细化去点，减少后续处理运算量；在此基础上，根据车道几何特性引入约束条件，去除干扰点，并采用Hough 变换检测出车道线；依据针孔摄像机模型建立空间坐标系，用于计算汽车相对于车道线的偏转角和垂直距离，估计驶离车道的时间，为汽车自主驾驶中的安全预警及智能控制提供信息支撑。 三、GUI界面设计及运行示意图

交通流中的NaSch双车道模型及MATLAB代码，元胞自动机。