潮汐车道线

潮汐车道线造价信息

市场价
信息价
询价

车道线

规格型号：
宽0.15
价格行情：
材料单位：
m
材料品牌：
材料税率：
13%
供应商：
巴南区渝通交通设施厂
报价时间：
2022-12-06

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车道线

规格型号：
宽0.15
价格行情：
材料单位：
m
材料品牌：
渝通
材料税率：
13%
供应商：
重庆渝通交通设施有限公司
报价时间：
2022-12-06

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车道线

规格型号：
黄或白冷涂150mm 冷涂施划
价格行情：
材料单位：
m
材料品牌：
材料税率：
13%
供应商：
四川摩比特建筑工程有限公司
报价时间：
2022-12-06

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车道线

规格型号：
15cm
价格行情：
材料单位：
m
材料品牌：
材料税率：
13%
供应商：
天津市路美交通设施科技有限公司
报价时间：
2022-12-06

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车道标线

规格型号：
国标15cm 普通反光膜
价格行情：
材料单位：
m²
材料品牌：
百路达
材料税率：
13%
供应商：
广州市百路达交通设施厂
报价时间：
2022-12-06

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机动车道灯

规格型号：
Ф400 LED红黄绿三色三单元箭头灯
价格行情：
材料单位：
套
材料税率：
地区时间：
东莞市2017年4月信息价
所属行业：
建筑工程
备注说明：

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机动车道灯

规格型号：
Ф300 LED红黄绿三色三单元箭头灯
价格行情：
材料单位：
套
材料税率：
地区时间：
东莞市2017年3月信息价
所属行业：
建筑工程
备注说明：

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机动车道灯

规格型号：
Ф400 LED红黄绿三色三单元满屏灯
价格行情：
材料单位：
套
材料税率：
地区时间：
东莞市2017年2月信息价
所属行业：
建筑工程
备注说明：

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机动车道灯

规格型号：
Ф300 LED红黄绿三色三单元箭头灯
价格行情：
材料单位：
套
材料税率：
地区时间：
东莞市2017年2月信息价
所属行业：
建筑工程
备注说明：

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机动车道灯

规格型号：
Ф400 LED红黄绿三色三单元箭头灯
价格行情：
材料单位：
套
材料税率：
地区时间：
东莞市2017年2月信息价
所属行业：
建筑工程
备注说明：

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车道线

规格型号：
宽0.15
需求量：
6277m
报价数：
2
材料品牌：
渝通
材料档次：
中档
费用说明：
不含税费 | 含运费
询价时间：
2015-12-11

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车道线

规格型号：
环氧标线漆
需求量：
2200m
报价数：
3
材料品牌：
材料档次：
中高档
费用说明：
含税费 | 含运费
询价时间：
2022-07-08

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车道线

规格型号：
15cm
需求量：
4975m
报价数：
2
材料品牌：
材料档次：
中档
费用说明：
不含税费 | 不含运费
询价时间：
2015-07-09

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导向车道线

规格型号：
性能指标:深标Ⅱ型:高抗压超耐磨热熔反光涂料(内混玻璃珠含量30%) 耐磨性:200转/1000g后减重≤50mg23℃抗压强度≥15MPa,50℃抗压强度≥1.8MPa 软化点:100℃-120℃标线实测厚度除减速标线(≥4mm)与振荡标线外,其余均为≥2.5mm
需求量：
500m²
报价数：
3
材料品牌：
材料档次：
中高档
费用说明：
含税费 | 含运费
询价时间：
2022-08-31

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潮汐车道显示屏

规格型号：
规格尺寸:800×1000×52mm
需求量：
4套
报价数：
3
材料品牌：
材料档次：
高档
费用说明：
含税费 | 含运费
询价时间：
2022-11-29

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潮汐车道线文献

基于道路特征的车道线检测方法综述

格式：pdf

大小：19KB

页数： 12页

基于道路特征的车道线检测方法综述摘要：智能车辆安全驾驶是车辆工程发展的重要方向，其中一个重要的环节就是车道线检测。本文介绍了机器视觉中车道线检测方法并针对基于道路特征的车道线检测方法进行了分类，对各类方法中采用的不同技术进行了阐述。最后就该领域的当前技术难点和发展前景进行了简要论述。关键词：车道线检测；道路特征；道路检测中图分类号： TP391.41 文献标识码： A 文章编号： 1671-2064（2017）08-0247-03 Abstract：Safety driving ofintelligent vehicle is an important direction for the development of vehicle engineering ， and the lane detection is an essential part of it. The

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使用Python和OpenCV在道路上找到车道线

格式：pdf

大小：19KB

页数： 1页

使用 Python和 OpenCV 在道路上找到车道线识别道路上的车道是所有司机的共同任务，以确保车辆在驾驶时处于车道限制之内，并减少因越过车道而与其他车辆发生碰撞的机会。对自动驾驶汽车来说，这同样也是一项关键任务。事实证明，使用计算机视觉技术识别道路上的车道标记是可能的。本算法将介绍其中的一些技术。这个项目的目标是创建一种方法，使用 Python和 OpenCV 在道路上找到车道线。实例图像 Udacity 提供了 960 x 540像素的示例图像，用于训练我们的算法。下面是提供的两个图像。算法步骤在这一部分中，我们将详细介绍本算法所需的不同步骤，这将使我们能够识别和分类车道线，如下所示 : 将原始图像转换为 HSL 从 HSL 图像中分离出黄色和白色将分离的 HSL 与原始图像相结合将图像转换为灰度，便于操作应用高斯模糊来平滑边缘在平滑的灰色图像上应用

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