MATLAB智能驾驶深度学习模块
在汽车智能技术、汽车新能源技术、汽车电子这个群雄逐鹿的赛道。智能驾驶技术的要求也在不断的提升。
智能车辆教学平台、智能网联教学平台、汽车电子教学设备、在仿真应用开发部分，目前主流的系统有很多，常用的基础部分和算法开发，智能驾驶模块，较好的还是matlab平台。

本文从多尺度形态学提取技术展开特征分析的讨论。
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对于子函数：
Edge_One.m

function Gf = Edge_One(G, u)
if nargin < 2
    % 默认参数
    u = rand(1, length(G));
    u = u/sum(u(:));
end
Gf = zeros(size(G{1})); 
for i = 1 : length(G)
    % 加权组合
    Gf = Gf + u(i)*double(G{i});
end
% 统一类型
Gf = im2uint8(mat2gray(Gf)); 

初始化泛处理
Coef.m

function ua = Coef(fa, f)
% 元素个数
N = length(f);
% 初始化
s = [];
for i = 1 : N
    % 当前结果
    fi = f{i};
    % 交叉差分
    si = supoles(fi, f);
    % 存储
    s = [s si];
end
% 归一化处理
sp = min(s(:));
sa = supoles(fa, f);
ka = sp/sa;
k = 0;
for i = 1 : N
    fb = f{i};
    s = [];
    for i = 1 : N
        fi = f{i};
        % 交叉差分
        si = supoles(fi, f);
        % 存储
        s = [s si];
    end
    % 归一化处理
    sp = min(s);
    sb = supoles(fb, f);
    kb = sp/sa;
    k = k + kb;
end
% 均值
ua = ka/k;

多尺度运算及融合处理
Main_Process.m

function result = Main_Process(Img, n)
% 灰度化
if ndims(Img) == 3
    I = rgb2gray(Img);
else
    I = Img;
end
% 设置5个算子
g1 = [0 1 0
    0 1 0
    0 1 0];
g2 = [0 0 0
    1 1 1
    0 0 0];
g3 = [0 0 1
    0 1 0
    1 0 0];
g4 = [1 0 0
    0 1 0
    0 0 1];
g5 = [0 1 0
    1 1 1
    0 1 0];
% 对5个算子，分别多尺度计算
Gi1 = Multi_Process(I, g1, n);
Gi2 = Multi_Process(I, g2, n);
Gi3 = Multi_Process(I, g3, n);
Gi4 = Multi_Process(I, g4, n);
Gi5 = Multi_Process(I, g5, n);
% 整合到cell
G{1} = Gi1;
G{2} = Gi2;
G{3} = Gi3;
G{4} = Gi4;
G{5} = Gi5;
% 均值系数
ua1 = Coef(Gi1, G);
ua2 = Coef(Gi2, G);
ua3 = Coef(Gi3, G);
ua4 = Coef(Gi4, G);
ua5 = Coef(Gi5, G);
% 组合
u = [ua1, ua2, ua3, ua4, ua5];
% 权重
u = u/sum(u);
% 加权融合
Gf1 = Edge_One(G, u);
result = Gf1;

形态学检测函数
Multi_Process.m

function [Gi, ng] = Multi_Process(I, g, n)
% 默认参数检测
if nargin < 3
    n = 6;
end
% 初始化
ng = g;
for i = 1:n
    % 膨胀
    ng = imdilate(ng, g);
end
% 依次执行开、膨胀、闭、腐蚀形态学操作
Gi1 = imopen(I, ng);
Gi1 = imdilate(Gi1, ng);
Gi2 = imclose(I, ng);
Gi2 = imerode(Gi2, ng);
% 差分
Gi = imsubtract(Gi1, Gi2);

出来效果如图：

figure;
imshow(Img)
得到

运行主流程文件
main.m
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