オブジェクトと車線の検出

機械学習および深層学習を使用して車線境界線、歩行者、車両、その他のオブジェクトを検出

機械学習と深層学習の手法を使用して、ビジョン データからオブジェクトを検出できます。ランダム サンプル コンセンサス (RANSAC) アルゴリズムを使用して放物線または 3 次の車線境界線をセグメント化、検出、モデル化することもできます。オブジェクトを検出した後に、Automated Driving Toolbox™ の関数を使用して、検出を評価および可視化します。

深層学習アプローチを使用して、LiDAR 点群内の車線を検出することもできます。Automated Driving Toolbox には、K-Lane データ セットで学習させた LiDAR 車線検出ネットワークが用意されています。事前学習済みのネットワークにより、最大 6 車線を検出できます。分類精度、適合率、再現率、F1 スコアなどのさまざまな指標を使用して検出器のパフォーマンスを評価することもできます。

LiDAR 点群で車線を検出するには、アドオン エクスプローラーから Automated Driving Toolbox Model for Lidar Lane Detection サポート パッケージをダウンロードします。アドオンのダウンロードの詳細については、アドオンの取得と管理を参照してください。

LiDAR 点群データの処理および Velodyne パケット キャプチャ (PCAP) ファイルからの点群のインポートの詳細については、点群の処理を参照してください。

関数

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peopleDetectorACF集約チャネル特徴を使用した人物の検出
vehicleDetectorACF集約チャネル特徴を使用した車両検出器の読み込み
acfObjectDetectorDetect objects using aggregate channel features
configureDetectorMonoCameraConfigure object detector for using calibrated monocular camera
acfObjectDetectorMonoCameraDetect objects in monocular camera using aggregate channel features
trainACFObjectDetectorACF オブジェクト検出器に学習させる
objectDetectorTrainingDataオブジェクト検出器用の学習データの作成
vision.PeopleDetector(削除済み) HOG 特徴を使用した直立の人物の検出
vision.CascadeObjectDetectorViola-Jones アルゴリズムを使用したオブジェクトの検出
trainCascadeObjectDetectorカスケード型オブジェクト検出器モデルの学習
vehicleDetectorFasterRCNNFaster R-CNN を使用した車両検出
configureDetectorMonoCameraConfigure object detector for using calibrated monocular camera
fastRCNNObjectDetectorMonoCamera Detect objects in monocular camera using Fast R-CNN deep learning detector
fasterRCNNObjectDetectorMonoCameraDetect objects in monocular camera using Faster R-CNN deep learning detector
ssdObjectDetectorMonoCameraDetect objects in monocular camera using SSD deep learning detector
yolov2ObjectDetectorMonoCameraDetect objects in monocular camera using YOLO v2 deep learning detector
yolov3ObjectDetectorMonoCameraDetect objects in monocular camera using YOLO v3 deep learning detector (R2023a 以降)
yolov4ObjectDetectorMonoCameraDetect objects in monocular camera using YOLO v4 deep learning detector (R2022a 以降)
vehicleDetectorYOLOv2Detect vehicles using YOLO v2 Network
trainYOLOv2ObjectDetectorTrain YOLO v2 object detector
objectDetectorTrainingDataオブジェクト検出器用の学習データの作成
segmentLaneMarkerRidgeDetect lanes in a grayscale intensity image
findParabolicLaneBoundariesFind boundaries using parabolic model
parabolicLaneBoundaryParabolic lane boundary model
findCubicLaneBoundariesFind boundaries using cubic model
cubicLaneBoundaryCubic lane boundary model
computeBoundaryModelObtain y-coordinates of lane boundaries given x-coordinates
insertLaneBoundary車線境界線をイメージに挿入
fitPolynomialRANSACFit polynomial to points using RANSAC
ransacノイズを含むデータへのモデルの当てはめ
lidarLaneDetectorCreate lane detector for lidar data (R2023b 以降)
trainLidarLaneDetectorTrain lane detector for lidar data (R2023b 以降)
evaluateObjectDetectionEvaluate object detection data set against ground truth (R2023b 以降)
evaluateLaneBoundariesEvaluate lane boundary models against ground truth
insertTextイメージまたはビデオへのテキストの挿入
insertShapeイメージまたはビデオへの形状の挿入
insertMarkerイメージまたはビデオにマーカーを挿入
insertLaneBoundary車線境界線をイメージに挿入
insertObjectAnnotationトゥルーカラー イメージ、グレースケール イメージ、またはビデオへの注釈付け
vision.DeployableVideoPlayerDisplay video
vision.VideoPlayerビデオの再生またはイメージの表示

トピック

注目の例

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