ビジュアル知覚

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。

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
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

注目の例

Visual Perception Using Monocular Camera

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Construct a monocular camera sensor simulation capable of lane boundary and vehicle detections.

Generate Code for Lane Marker Detector

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Generate C++ code for lane marker detector and validate the functional equivalence using software-in-the-loop (SIL) simulation.

Automate Testing for Lane Marker Detector

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Automate the testing of a lane marker detector algorithm and generated code.

深層学習車両検出器の学習

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深層学習を使用して視覚ベースの車両検出器に学習させる

Generate Code for Vision Vehicle Detector

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Generate deployable code for a monocular-camera-based vehicle detector and validate the functional equivalence with simulation.

Automate Testing for Vision Vehicle Detector

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Automate the testing of a vehicle detector and generated code.

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Detect and track multiple vehicles with a monocular camera mounted in a vehicle.

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Build a bird's-eye-view map of a parking lot using semantically segmented images from the ego vehicle camera, and detect empty parking spots from the map.

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Develop a live parking spot detection system using deep learning and SLAM.