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                      计算机视觉基于车道线检测与寻迹项目
课程概要
在无人驾驶技术中，感知是最基础的部分，对车辆周围三维环境的感知能力就如同眼睛一样，在做好感知系统后无人驾驶的决策系统才能工作。本课程以项目导向式教学，基于“车道线寻迹”项目，将理论基础与项目应用相结合。通过课程学习，学员可以复现计算机视觉在无人驾驶感知系统中的应用范例，为顺利完成微专业结业项目打下基础
课程章节
第一章 视觉与自动驾驶
1.1 课程简介
1.2 案例导入与自动驾驶传感方案介绍
1.3 视觉系统在自动驾驶中的作用
1.4 计算机视觉与传统模式识别框架
1.5 大脑感知与深度学习
1.6 图像数据IMAGENET与物体识别
第一章考试
第二章 图像处理与视觉基础
2.1.1 车道线检测目标
2.1.2 数字图像处理基础
2.2.1Python介绍与安装
2.2.2 OpenCV和Anaconda介绍
2.3.1 指定路径图像读取
2.3.2 指定路径视频读取
2.3.3 指定区域划线
2.3.4 图像灰度化
第二章考试
第三章 基于哈夫变换的车道线检测
3.1 数据集与检测程序框架搭建
3.2 高斯平滑
3.3 Canny边缘检测
3.4 哈夫变换检测直线与原图叠加
3.5 完整项目构建
第三章考试
项目作业：车道线检测综合练习
第四章 深度学习方法简介
4.1 基于深度学习的车道线检测
4.2 机器学习与深度学习的发展
4.3 CNN原理及在图像处理中应用
4.4.1数据集与软件环境介绍
4.4.2keras 顺序模式配置案例讲解
4.4.3基于深度学习车道线检测代码讲解
4.4.4clip运行演示讲解
第四章考试                    

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