ISO 17387 智能运输系统-车道变更决策辅助系统(英文版)

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基于matlab的车道线检测，采用边缘检测，形态学和hough变换来检测车道线，还可以计算车里车道线多远，偏僻多少，可制作一个GUI界面来呈现。

车道渲染数据智能质检赛事baseline

基于视觉和毫米波雷达的车道级定位方法 要解决的问题:针对 中、 高 速 城 市 道 路 及 高 速 公 路 场 景 的 横 向定位问题

Python中的实用自主项目 车道检测 交通标志识别 I.加载带有标签的完整数据集 二。 将图像大小转换为32x32 三， 建立卷积神经网络 IV。 训练模型 五，使用网站上的图片进行测试 样本图片 图片尺寸为32x32（RGB） 图片尺寸为32x32（HSV） 样品输出 标签 ＃ 标签名 softmax概率 14 停 0.998944 33 向右转 0.000532 29 自行车穿越 0.000311 34 向左转 0.000118 36 直走或右走 0.000095

UN R157 关于自动车道保持系统车辆认证的统一规定(中英文版)

yolop 目标检测+车道线检测+可行驶区域检测

Hybridnets:多任务端到端感知网络 目标检测+可行驶区域+车道线检测

基于pytorch的深度学习车道线检测模型 包含py文件和一些处理方法，可自行更改作学习研究使用 自己跑过效果还不错，检测精度非常高 具体的使用方法已经在readme写清楚了 下载即可使用