Data Structure ?
10.04G
Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
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多車線検出データセット（済青高速道路データセット）このデータセットは多車線検出データセットであり、複数の車線検出アルゴリズムのテストと評価に使用できます。中国の済青（済南 - 青島）高速道路の一部の区間の路面走行記録装置から収集され、車線は半手動方式でアノテーション付けされています（以下に説明します）。データセットには40個のビデオクリップがあり、各ビデオクリップは3分間で、フレームレートは30fps、ビデオ解像度は1920×1080です。合計で210,610個の異なる照明強度と異なる道路状況（上り、下り、トンネル、涵洞、坂道など）の道路画像が含まれています。
さらに、各フレームで車線をマーキングし、マーキング結果をtxtファイルとして保存します。異なる車線の主要特徴点の座標（x、y）は異なる行に保存され、車線「x」（x = 0、1、2、3、...）は車線のシリアル番号を表します
車線アノテーションの結果は以下の図2に示されています。
自動識別と手動アノテーションを統合することでデータセットを構築します。自動識別モジュールはC ++とopencvライブラリで実装されています。車線抽出のフローチャートは図3に示されています。具体的な手順は以下の通りです：
1。ビデオまたは画像を読み込み、初期フレームのROIの初期位置を手動でマーキングします。
2。ROI内の画像にガウシアン平滑化を適用します。透視関係に基づいて、ガウシアンカーネルは近い方から遠い方へ徐々に小さくなります。したがって、平滑化された画像の車線のエッジのグレースケール値は低く、中央の骨格のグレースケール値は高くなります。
3。平滑化された画像に対して非最大抑制を実行し、車線の骨格を抽出します。
4。車線の骨格のピクセル点に対して分段最小二乗法を使用してフィッティングを行います。曲線の車線には三次または二次のフィッティングを使用し、直線には線形フィッティングを使用します。
5。フィッティング結果がテスト結果と一致する場合、分段サンプリングによってフィッティング結果を保存し、次のフレームのROIを決定する基礎とします。そうでない場合は、手動でフレームを再マーキングします。
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