Просте виявлення смуг
Про проєкт
Просте виявлення смуг (SLD), як випливає з назви, — це програмне забезпечення, яке виконує просте виявлення смуг. SLD досягає цього, просто використовуючи класичні методи комп’ютерного зору, що складаються з: AOI, порогової обробки, виявлення ліній Canny, HoughLinesP та кластеризації точок. За допомогою цих методів досягається виявлення лівої та правої смуги(смуг) автомобіля, що рухається, у відео (з погляду водія).
Обмеження
Найкраще це працює лише тоді, коли відеодані чисті, у AOI немає об’єктів/автомобілів, а дорога перебуває в нормальному стані. Ще одне велике обмеження SLD полягає в тому, що він може виявляти лише першу ліву та/або першу праву смугу(смуги) основного транспортного засобу. Він не виявлятиме всі смуги, що обмежує те, що код може надати для загального вигляду автомобіля з точки зору водія. Ось діаграма/рисунок, який підкреслює основні проблеми з SLD:
SLD НЕ є досконалим!
Демонстрація SLD
Усі джерела
Наукові статті
- Розширена техніка виявлення смуг для структурованої автомагістралі на основі алгоритму комп’ютерного зору
- Виявлення смуг у реальному часі та планування руху на Raspberry Pi та Arduino для прототипу автономного транспортного засобу
- Виявлення виїзду зі смуги в реальному часі на основі розширеного алгоритму зв’язування ребер
Відеофрагменти для водіння
- Багато кліпів було відредаговано за допомогою youtube-dl та iMovie
- Повний набір даних про самокерований автомобіль
- cal_freeway
- delihi_drive
- mout_drive
- missi_drive
- toronto_way
- toronto_longer
- seattle_streets
Інші джерела
- Документація OpenCV Canny Edge Detection
- Документація OpenCV Hough Line Transform
- Документація OpenCV Smoothing Images
- Обговорення StackOverflow про виявлення позиції миші під час кліку
- Ці функції з класу CSCI437 у CSOM було змінено та використано в цьому проєкті:
get_xy() ; create_named_window()