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济青高速公路数据集 多车道检测数据集

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Vehicle 2D Box

多车道检测数据集(济青高速公路数据集)该数据集是多车道检测数据集,可用于测试和评估多种车道检测算法。它由中国济青(济南-......

数据结构 ? 10.04G

    Data Structure ?

    * 以上分析是由系统提取分析形成的结果,具体实际数据为准。

    README.md

    多车道检测数据集(济青高速公路数据集)该数据集是多车道检测数据集,可用于测试和评估多种车道检测算法。它由中国济青(济南-青岛)高速公路某些路段的路面行车记录仪收集,车道采用半手动方法标注(如下所述)。数据集中有40个视频剪辑,每个视频剪辑持续3分钟,帧速率为30 fps,视频分辨率为1920×1080。总共包含210610个具有不同照明强度和不同道路状况(上游,下坡,隧道,涵洞,坡道等)的道路图像。

    此外,我们在每个帧中标记泳道,并将标记结果保存为txt文件。不同车道的关键特征点坐标(x,y)存储在不同的行中,车道“ x”(x = 0、1、2、3,...)用于表示车道序列号

    车道注释的结果显示在下面的图2中。

    通过集成自动识别和手动注释来构造数据集。自动识别模块由C ++和opencv库实现。车道提取流程图如图3所示。具体步骤如下:

    1。加载视频或图像,并为初始帧手动标记ROI的初始位置。

    2。将高斯平滑应用于ROI中的图像。根据透视关系,高斯核从近到远逐渐减小。因此,平滑图像中的车道线的边缘的灰度值较低,而中央骨架的灰度值较高。

    3。对平滑图像执行非最大抑制,以提取车道骨架。

    4。对车道骨架的像素点使用分段最小二乘法拟合。三次或二次拟合用于曲线车道,而线性拟合用于直线。

    5。如果拟合结果与测试结果一致,则通过分段采样存储拟合结果,并作为确定下一帧ROI的基础。否则,将手动重新标记框架。


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    帕依提提提温馨提示

    该数据集正在整理中,为您准备了其他渠道,请您使用

    注:部分数据正在处理中,未能直接提供下载,还请大家理解和支持。
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