Einfache Fahrspurerkennung
About
Einfache Fahrspurerkennung (SLD) ist, wie der Name schon sagt, eine Software, die einfache Fahrspurerkennung durchführt. SLD erreicht dies, indem es nur klassische Computer-Vision-Methoden verwendet, bestehend aus: AOI, Schwellenwertbestimmung, Canny-Linienerkennung, HoughLinesP und Punktclusterung. Mit diesen Methoden wird die Erkennung der linken und rechten Fahrspur(en) des fahrenden Autos im Video (Sichtweise) erreicht.
Limitations
Es funktioniert wirklich nur am besten, wenn die Videodaten sauber sind, sich keine Objekte/Autos im AOI befinden und die Straße in akzeptablem Zustand ist. Eine weitere große Einschränkung von SLD ist, dass es nur die erste linke und/oder erste rechte Fahrspur(en) des Hauptfahrzeugs erkennen kann. Es wird nicht alle Fahrspuren erkennen, was einschränkt, was der Code für die Gesamtsicht des Autos bereitstellen kann. Hier ist ein Diagramm/Bild, das die Hauptprobleme von SLD hervorhebt:
SLD ist NICHT perfekt!
Demo Of SLD
All Sources
Research Papers
- Fortgeschrittene Fahrspurerkennungstechnik für strukturelle Autobahnen basierend auf Computer-Vision-Algorithmus
- Echtzeit-Fahrspurerkennung und Bewegungsplanung in Raspberry Pi und Arduino für einen Prototyp eines autonomen Fahrzeugs
- Echtzeit-Erkennung von Fahrspurabweichungen basierend auf erweitertem Kantengliederungs-Algorithmus
Driving Clips
- Viele Clips wurden mit youtube-dl und iMovie bearbeitet
- Kompletter Datensatz für selbstfahrende Autos
- cal_freeway
- delihi_drive
- mout_drive
- missi_drive
- toronto_way
- toronto_longer
- seattle_streets
Other Sources
- OpenCV Canny Kantenerkennungs-Dokumentation
- OpenCV Hough-Linientransformations-Dokumentation
- OpenCV Bildglättungs-Dokumentation
- StackOverflow Mauspositionserkennung Klick - Diskussion
- Diese Funktionen aus dem CSOM-Kurs CSCI437 wurden modifiziert und in diesem Projekt verwendet:
get_xy() ; create_named_window()