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“领航”辅助自动驾驶系统
☆13Updated 5 years ago
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- 本项目针对传统车道线检测鲁棒性较差的现象，通过运用YOLOV7与DeepLabv3+的图像深度学习算法对特定数据集进行模型训练，开发了一款能调用车载摄像头来识别道路环境，并用语音告知驾驶员偏离车道，前方车距等驾驶信息偏离预警系统，辅助驾驶员更加安全高效的行驶。☆58Updated 2 years ago
- 基于深度学习的驾驶者行为监测预警系统，中南大学信息院与交通院合作实现，项目进行中☆25Updated 6 years ago
- 计数行人+划出轨迹+变成鸟瞰图☆19Updated 3 years ago
- 手把手教你用PaddleX训练手势识别模型，并将该模型用于吃豆豆游戏☆16Updated 4 years ago
- 单目行车测距摄像头 用于电子科技大学“创客杯”大赛☆33Updated 3 years ago
- The improved model for multi-object detection and lane line segmentation based on the YoloP model.☆14Updated 2 years ago
- Object tracking implemented with YOLOv3, Deep Sort and Tensorflow.☆9Updated 4 years ago
- python+opencv实现对显著区域高速的车道线检测☆14Updated 6 years ago
- 车道线检测项目（Test）☆21Updated 5 years ago
- 2021第三届华为云人工智能大赛 · 无人车挑战杯——车道线检测模块☆12Updated 3 years ago
- 基于yoloV5进行多类别+关键检测，关键点检测主要是计算车辆航向角☆16Updated 3 years ago
- 车道线检测和距离提醒☆21Updated 5 years ago
- 使用yolov5与deepsort实现车辆目标跟踪与应用☆23Updated 2 years ago
- 基于深度学习的口罩佩戴检测，Keras-YOLOv3 实现。☆68Updated 5 years ago
- 分别使用OpenCV、ONNXRuntime部署多任务的yolov5目标检测+语义分割，包含C++和Python两个版本的程序☆30Updated 3 years ago
- Detecting people using yolov5 model and the people were classified as High, Moderate and Normal based on their distance from one another.☆19Updated 4 years ago
- 基于yoloP的三任务模型修改成2任务模型，去掉可行驶区域的实例分割☆14Updated 2 years ago
- 借助于Ascend310 AI处理器完成深度学习算法部署任务，应用背景为变电站电力巡检，基于YOLO v4算法模型对常见电力巡检目标进行检测，并充分利用Ascend310提供的DVPP等硬件支持能力来完成流媒体的传输、处理等任务，并对系统性能做出一定的优化。☆29Updated 4 years ago
- 车道线和路牌的简单识别，使用qt界面☆30Updated 6 years ago
- 基于Yolov4的行人检测、行人距离估计、多目标跟踪系统☆63Updated 3 years ago
- A project which uses deep learning to detect and estimate the distance of the detected objects from the monocular camera. An alarm is rai…☆13Updated 5 years ago
- Integration of YOLOv5 Model and Lane Detection☆37Updated 4 months ago
- 基于Opencv的车道线检测：1. 图像加载；2.图像预处理：图片灰度化，高斯滤波；3.Cany边缘检测；4.感兴趣区域检测；5.霍夫直线检测 ；6.直线拟合；7.车道线叠加；8. 图片和视频测试；9.可视化界面pyqt5 （可选）。☆83Updated 3 years ago
- 基于RFBNET实现对无人机航拍图中电力杆塔，输电线的异常检测☆44Updated 2 years ago
- 交通视频监测程序，用以车辆跟踪、闯红灯检测及越线检测☆14Updated 4 years ago
- 使用OpenCV部署全景驾驶感知网络YOLOP，可同时处理交通目标检测、可驾驶区域分割、车道线检测，三项视觉感知任务，包含C++和Python两种版本的程序实现。本套程序只依赖opencv库就可以运行， 从而彻底摆脱对任何深度学习框架的依赖。☆293Updated 3 years ago
- 本项目是用于判断是否闭眼或者张开嘴哈欠和吸烟打电话等手势行为， 功能涵盖7类情绪识别，眨眼判断，哈欠判断，吸烟，打电话等， 达到危险驾驶检测的功能☆58Updated 4 years ago
- 车道线检测☆79Updated 7 years ago
- 基于深度学习的驾驶员分心驾驶行为（疲劳+危险行为）预警系统使用YOLOv5+Deepsort实现驾驶员的危险驾驶行为的预警监测☆18Updated 4 years ago
- 分别使用OpenCV、ONNXRuntime部署Ultra-Fast-Lane-Detection-v2车道线检测，包含C++和Python两种版本的程序☆52Updated last year