竹科工程師( software engineer ) DIY Car Cefiro A32 的部落格(第二區)

--------文章修改記錄------------

2017/12:ADAS在影像處理範圍相當廣範，所以文章會開始分類，並加入我所研究IEEE 期刊及論文於研究記錄中。

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ADAS System in image process:

1. car detection: YOLO V3

2. plate detection:

   使用GA進行plate location detection link:

3. Road line detection: this page

4:Road signs detection:

   link:

5.影像最佳化前罝演算。

因為TESLA，近幾年成了熱門的技術，日後會寫相關的技術在這部落格上，我這次不是要買玩具來加裝這在車上玩，而是要自行開發這系統，在再上車，應該會更有趣的。

這條竹北往竹科上班一定塞車的橋，我想住竹北開車進竹科的人都很熟。

這是用opencv制作，道路偵測，很有趣，日後會再加入更多的文章。

註記: 線路偵測部份，要應算出天際線的位置，並去除天空部份，才不會算到天空去。

opencv 註記:

1) load image: imread();

2) Convert to Gray: cvtColor(src, src_gray, COLOR_RGB2GRAY);

3) Edge detector: Canny();

4) Hough Line Transform :Probabilistic_Hough();

相關學習:

1) Deep Learning.

2016/09//09

道路偵測進階，左右邊線偵測。

2016/09//13

道路偵測進階，偏移邊線偵測。

 接近中心點，紅色警示

  接近中心點，紅色警示

 回到正常模式

 註記:目前只用簡易的xy座標記算，應採用方程式來記算，加上道路標線有重覆及延展的特性，先畫出本身的車道線，再採用累記下來的道路標線記錄，加以重新定位目前的行駛車道線。

道路部份，可先採用道路色採取樣及重新過濾出車道，再行車道線重製。

2016/09/14

車輛距離偵測

註記: 辮視部份，可偵對特定區域進行比對，才不會對到天空去，也會增加運算的效率，再配上述車道線的重製，接下來還有許多地方可以改進。