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道路检测问题!up有分!
xiaohu9711
2003-03-12 10:56:37
道路有很多的特点:基本平行、等宽,有一定的长度,灰度值比背景稍白或稍黑,我根据上面的检测,效果不是很好!请问那位有好的建议或源程序,必定以1000分为单位大送!谢谢!非常急!我的信箱:fuyuan_hu@263.net,hufy@lreis.ac.cn
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道路检测问题!up有分!
道路有很多的特点:基本平行、等宽,有一定的长度,灰度值比背景稍白或稍黑,我根据上面的检测,效果不是很好!请问那位有好的建议或源程序,必定以1000分为单位大送!谢谢!非常急!我的信箱:fuyuan_hu@263.net,hufy@lreis.ac.cn
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qnzu
2003-04-19
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xiaohu9711
2003-04-17
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哈哈哈,你门的思想挺有创意的!
Wyhshp
2003-04-01
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地图识别,必须进行必要的充分的预处理(最好是黑白的Tiff图片),在内存中重建图形拓扑关系。可使用假想球(一个可放大缩小的圆球)在路中进行滚动(边缘检测)。
可以发张图和你目前的源码给我看看吗?
Wendell_wyh@21cn.com
tudou614
2003-04-01
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hahahouhou
2003-03-23
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EnigmaXJ
2003-03-21
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这个我也有兴趣啊,我搞智能交通的
能给我一份看看吗?
bearxjie@163.com
jackiesun
2003-03-19
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道路检测最重要的是图像的前处理要作到家,否则是很难的。
你能发几张图像给我看看吗?我的E:jcsynan@163.net
niuniuboby
2003-03-17
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wjjhyf
2003-03-17
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变成二位图,再处理!!!!!!!!!!!!
xiaohu9711
2003-03-14
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图片就是1米分辨率的遥感影像,主要是交通网络的检测!我可发几张给你看看
zzwu
2003-03-14
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要搞图像识别,最好能看到被识别的图片实例.
实际的道路大家都清楚,但图片将是怎样,心里就完全没有底了.
zzwu
2003-03-14
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xiaohu9711(小胡) :
谢谢,让我见识见识,不知图片文件大吗?
我的email: zzwu@citiz.net
davidju
2003-03-14
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是不是预处理的工夫没做好呢?这个对识别结果影响很大的
XCOOL
2003-03-14
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weiweizeng
2003-03-13
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楼主,能讲讲你是怎么实现的吗?
可以发一分你的代码给我吗?
weiweizeng@vip.sina.com
heavenhell1
2003-03-13
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zzwu
2003-03-13
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1000分为单位如何送?
好像最多只能送100分吧?
基于Pxa270和Qt的交通灯智能配时系统
本设计基于Pxa270和Qt图形界面技术,实现了一种基于车辆面积
检测
的智能交通灯配时系统,相比于基于车辆数的
检测
,车辆面积
检测
能够更加准确的反映十字路口交通情况。由于传统的交通灯各个方向都分配固定时间,这样不利于灵活的根据车辆多少调整配时,经常会造成拥堵现象。本设计提出的配时算法基于预设的车辆面积阈值,当达到阈值后红绿灯立即切换,而如果切换时间太快或者太慢,本设计也都有相应的处理机制,以确保红绿灯切换在最合适的时刻,保障交通通畅。 本方案基于Pxa270和Qt图形界面技术,对摄像头传送的实时数据帧进行基于v4l的API多线程编程,然后基于面积
检测
进行图像处理,最后根据车辆面积实时调用配时算法,控制红绿灯的切换。该方案能够根据当前路口状况灵活采用配时算法,减少交通阻塞。 设备简介: Up_Techpxa270-s嵌入式开发平台实验箱; USB接口网眼摄像头; 串口线; RS232 USB转串口线; 安装Linux操作系统的计算机。 基于Pxa270和Qt的交通灯智能配时系统主要功能如下: 1.通过摄像头实时将一个方向两条
道路
车辆情况显示在屏幕的两个窗口上。 2.从摄像头实时的抓帧,对数据
【目标
检测
】基于yolov5的
道路
坑洼
检测
(附代码和数据集)
基于yolov5的
道路
坑洼
检测
(附代码和数据集)
检测
SOTA!DEYO:YOLOv5+DETR成就地表最强目标
检测
器
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检测
】技术交流群后台回复【2D
检测
综述】获取鱼眼
检测
、实时
检测
、通用2D
检测
等近5年内所有综述!目标
检测
是计算机视觉中的一个重要课题,后处理是典型目标
检测
流水线的重要组成部分,这对传统目标
检测
模型的性能造成了严重的瓶颈。作为首个端到端目标
检测
模型,DETR摒弃了Anchor和非最大抑制(NMS)等手动组件...
道路
检测
(python代码)
循环读取视频的每一帧,将其调整为模型所需的输入大小,进行模型推理,计算平均预测结果,并将
检测
结果叠加在原始图像上。这段代码主要是针对车道线
检测
模型的训练和应用,通过使用CNN模型,可以实现在视频上
检测
并绘制车道线的功能。:加载之前保存的模型文件。在视频中逐帧读取图像,将其传递给模型进行
检测
,并在原始图像上叠加
检测
结果。这段代码的主要流程涉及车道线
检测
模型的训练、加载和在视频上应用
检测
结果。:使用生成器训练模型,其中数据流通过数据增强生成的批次。:冻结模型的层并重新编译,然后将模型结构和权重保存到文件中。
【python 目标
检测
】基于深度学习的
道路
破损
检测
|yolov5|VOC
【python 目标
检测
】基于深度学习的
道路
破损
检测
|yolov5|VOC
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