车道

测试场景 无车并道 车道无其他车辆 有车并道 邻近车道有相同速度的车辆 测试方法 无车并道 车辆自动驾驶模式下以 30 km/h 匀速行驶 接收到并道指令 有车并道 车辆自动驾驶模式下以 30 km/h 匀速行驶 邻近车道车辆与本车位置：本车前方 3 m 至后方 3 m 内 接收到并道

基于yolov5的车道越界检测

车道线检测挺有用的，尤其是对于自动驾驶相关的项目。这个基于OpenCV实现的车道线检测，主要通过霍夫变换来进行直线检测。代码量不大，使用起来还不错，效果也挺好。通过几步，能够检测出车道线，提升了视觉感知的精度和稳定性。如果你正在做类似的项目，这个资源可以参考一下，毕竟简洁且有效。 如果你想了解霍夫变

该系统基于Prescan设计场景和交通流，并在Simulink中建立了相应的控制模型，实现了车道偏离预警功能。通过自己建立的清晰有条理的模型，配合GUI界面实时显示车辆位置信息并发出预警警报。自动驾驶控制器利用传感器和算法来实现车辆自主驾驶功能，而车道偏离预警系统则通过传感器和算法检测车辆是否偏离当

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。软件开发设计：应用软件开发、系统软件开发、移动应用开发、网站