Detección Simple de Carriles
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Acerca de
La detección simple de carriles (SLD), como su nombre indica, es un software que realiza una detección simple de carriles. SLD logra esto utilizando únicamente métodos clásicos de visión por computador, que consisten en: AOI, umbralización, detección de líneas Canny, HoughLinesP y agrupamiento de puntos. Mediante estos métodos, se logra la detección de los carriles izquierdo y derecho del vehículo de conducción en el video (punto de vista).
Limitaciones
Realmente solo funciona mejor si los datos del video son limpios, no hay objetos/coches en el AOI, y la carretera está en buenas condiciones. Otra gran limitación de SLD es que solo puede detectar el primer carril izquierdo y/o el primer carril derecho del vehículo principal. No detectará todos los carriles, lo que limita lo que el código puede proporcionar para la vista general del automóvil. Aquí hay un diagrama/figura que destaca los principales problemas con SLD:
¡SLD NO es perfecto!
Demostración de SLD
Todas las fuentes
Artículos de investigación
- Técnica avanzada de detección de carriles para autopistas estructurales basada en algoritmo de visión por computador
- Detección de carriles en tiempo real y planificación de movimiento en Raspberry Pi y Arduino para un prototipo de vehículo autónomo
- Detección de salida de carril en tiempo real basada en un algoritmo de enlace de bordes extendido
Clips de conducción
- Muchos clips fueron editados usando youtube-dl e iMovie
- Conjunto de datos completo de coche autónomo
- cal_freeway
- delihi_drive
- mout_drive
- missi_drive
- toronto_way
- toronto_longer
- seattle_streets
Otras fuentes
- Documentación de detección de bordes Canny de OpenCV
- Documentación de transformación de líneas Hough de OpenCV
- Documentación de suavizado de imágenes de OpenCV
- Discusión de StackOverflow sobre detección de posición del ratón al hacer clic
- Estas funciones de la clase CSCI437 de CSOM fueron modificadas y utilizadas en este proyecto:
get_xy() ; create_named_window()