Road-Marking-Detection

KO | EN

gitlite — search

#python #llm #go #golang #rust #deep-learning #docker #nodejs #java #windows #kubernetes #security #ios #open-source

Road-Marking-Detection

(★ 8)

Computer Vision System

Road-Marking-Detection 최신버젼 다운로드

최종 버전 다운로드 (.zip)

// repository documentation

Was this content helpful?

★ 0 (0 ratings)

**COMPUTER VISION SYSTEM FOR SELF-DRIVING-CARS**

A self-driving car, also known as an autonomous vehicle (AV), connected and autonomous vehicle (CAV), driverless car, robo-car, or robotic car, is a vehicle that is capable of sensing its environment and moving safely with little or no human input. (for more - check - [WIKI](https://en.wikipedia.org/wiki/Self-driving_car))

**СИСТЕМА КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ ДЛЯ БЕСПИЛОТНОГО ВОЖДЕНИЯ**
 
Беспилотный автомобиль - автоматизированная система транспорта, для которой не требуется вмешательств со стороны человека совсем, либо требуется в критично малом отношении.

The **computer vision system** for **self driving cars** has a very wide range of methods and functionality for full performance. What is given specifically in this system? a simple implementation of one of the systems of computer vision, with the help of which, while driving, the car will be able to **find and identify lanes of road traffic**, thereby building for itself a path along the road.

Система компьютерного зрения находит широкий характер во многих областях, конкретно в данном решении, она служит для идентификации дорожной разметки в режиме реального времени.

**STEP-BY-STEP**

First, we determine the dimension of the photo:
![Size (X and Y)](https://sun9-17.userapi.com/c854428/v854428154/192090/F0cBbsJaqTY.jpg)
Первое, мы определяем размерность кадра.

Second, we defined the zone of interest:

![After various filters and transformations, we get what we need - road markings](https://sun9-43.userapi.com/c854428/v854428154/1920b5/fze2dgVUql8.jpg)

Второе, мы определяем интересующую нас зону.

С помощью множества фильтров и преобразований, на кадре остаётся только выделенные маркеры дорожной разметки.

Step three - If we bring the picture closer, we will understand that it has such a form that our stripes will be marked with a value of 255, while everything else will be zeros. We mark our marked area with lines for identification.

![Result](https://sun9-44.userapi.com/c854428/v854428409/195fbb/yyZIKv2yTrc.jpg)

Третий шаг - если посмотреть на кадр в приближённом состоянии, то можно понять что все, что выделено черным цветом, вне нашей 
зоны для идентификации, каждый пиксель там помечен нулем, в то время как линии помечены значение 255

Let us look at the operation of the algorithm with other pictures, as well as with video (the previous example showed the identification of lines on roads in the city of Tver, Russia)

Step five - we improve the algorithm, set the angular coefficient (pi / 180 degrees), we also use the straight line formula for the coordinate system:

Шаг пятый - алгоритм основан на том, что во время движения используется и учитывается угловой коэффициент, а так же уравнение прямой в координатной сетке.

![Formula for lines](https://d321jvp1es5c6w.cloudfront.net/sites/default/files/imce-user-gen/a1m4l8image6.jpg)

![Result](https://sun9-15.userapi.com/c854428/v854428409/195ff6/tFjgCLEFD3M.jpg)

**VIDEO:**

Road-Marking-Detection

Road-Marking-Detection 최신버젼 다운로드

오늘의 추천 프로젝트

Was this content helpful?

Recent Feedback

Road-Marking-Detection

Road-Marking-Detection 최신버젼 다운로드

오늘의 추천 프로젝트

Was this content helpful?

Recent Feedback

Download README