VIP20
本课程属于：054-无人车视觉导航与边缘感知 嵌入式边缘AI与TinyML · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。
查看所属VIP全部课程 →
← 返回所属目录 咨询 / 购买

2. 无人车车道线识别：图像预处理、ROI、偏差计算和转向决策

共计 30 章节
点击此处阅读海量试读课程：100+行业、1000+细分领域
01
课程导入
无人车车道线识别的整体流程 · 学习目标 · 应用场景与课程框架
课程导入无人车车道线识别…
02
图像基础
像素 · 颜色空间（RGB · 灰度
图像基础像素
03
图像预处理
高斯模糊 · 灰度化 · 边缘检测（Canny）的原理与参数选…
图像预处理高斯模糊
04
颜色阈值分割
利用HSL/HSV颜色空间提取白色和…
颜色阈值分割HSL/HSV
05
ROI区域选择
如何定义感兴趣区域（梯形/多边形）以…
ROI区域选择
06
透视变换
将前视图转换为鸟瞰图 · 便于计算车道线曲率和偏移
透视变换将前视图转换为鸟…
07
边缘检测与二值化
Canny边缘检测与二值化图像的结合…
边缘检测二值化
08
霍夫变换直线检测
标准霍夫变换与概率霍夫变换的原理及参…
霍夫变换直线检测标准霍夫变换
09
车道线拟合
最小二乘法拟合直线或二次曲线 · 区分左右车道线
车道线拟合最小二乘法拟合直…
10
滑动窗口搜索
在鸟瞰图中使用滑动窗口定位车道线像素…
滑动窗口搜索鸟瞰图
11
车道线平滑与鲁棒性
多帧平均 · 指数移动平均 · 异常值剔除
车道线平滑鲁棒性
12
偏差计算
车辆中心与车道中心线的横向偏移量（o…
偏差计算车辆
13
曲率计算
车道线曲率半径的计算方法及其在转向决…
曲率计算车道线曲率半径的…
14
转向决策
基于偏差和曲率设计PID控制器或简单…
转向决策PID
15
转向角输出
将计算出的转向角映射到车辆控制指令（…
转向角输出将计算出的转向角…
16
完整流程整合
从图像输入到转向指令输出的端到端流程…
完整流程整合从图像输入到转向…
17
实战项目
使用OpenCV实现车道线检测的完整…
实战项目OpenCV
18
实战项目
在真实道路视频上测试车道线检测算法并…
实战项目真实道路视频上测…
19
常见问题
光照变化 · 阴影 · 路面反光对车道线检测的影响及对策
常见问题光照变化
20
常见问题
车道线磨损 · 遮挡 · 弯道曲率过大时的处理策略
常见问题车道线磨损
21
常见问题
参数调优技巧 · 如何根据场景调整Canny阈值 · ROI形状等
常见问题参数调优技巧
22
性能优化
图像处理速度优化（降采样 · 并行处理）与实时性要求
性能优化图像处理速度优化
23
鲁棒性提升
融合多种特征（颜色+边缘）提高检测稳…
鲁棒性提升融合多种特征
24
传感器融合
结合摄像头与雷达/IMU数据提升车道…
传感器融合IMU
25
深度学习对比
传统图像处理与深度学习车道线检测方法…
深度学习对比传统图像处理
26
案例实战
高速公路场景下的车道线识别与转向决策…
案例实战高速公路场景下的…
27
案例实战
城市道路复杂场景（多车道 · 交通标志）下的算法调整
案例实战城市道路复杂场景
28
综合提升
设计一个完整的无人车车道保持系统 · 包括感知 · 决策
综合提升设计一个完整的无…
29
综合提升
评估指标（准确率 · 偏移误差 · 转向角误差）与测试方法
综合提升评估指标
30
课程总结
核心知识点回顾 · 常见误区 · 进阶学习资源与项目建议
课程总结核心知识点回顾