基于树莓派的智能小车，用摄像头实现识别道路中的车道线识别、行人检测与车辆检测。
本项目旨在开发一套基于摄像头的智能道路环境感知系统，该系统能够实时识别道路中的车道线、行人与车辆，为自动驾驶汽车、智能交通管理以及辅助驾驶系统提供关键的视觉信息。系统集成先进的计算机视觉技术和深度学习算法，确保在复杂多变的交通环境中实现高精度的目标检测与分类。
关键技术组件：
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车道线识别模块：
- 技术方法：采用基于图像处理和机器学习的方法，如Canny边缘检测、Hough变换、深度神经网络（如U-Net、Faster R-CNN）等，以准确检测和追踪车道线。
- 功能：实时识别车道线位置，支持车道偏离预警、自动车道保持等功能。
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行人检测模块：
- 技术方法：利用深度学习模型，如YOLOv5/v8、SSD或RetinaNet，这些模型在行人检测任务中表现出色，能够快速准确地识别出画面中的行人。
- 功能：提前预警可能的碰撞风险，支持行人避让策略，提高道路安全。
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车辆检测模块：
- 技术方法：同样采用先进的深度学习模型，这些模型经过大规模车辆数据集训练，能够有效区分不同类型的车辆（轿车、卡车、摩托车等）。
- 功能：实现对周围车辆的精确跟踪，支持自适应巡航控制、紧急制动辅助等功能。
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图像处理与预处理：
- 内容：包括图像去噪、曝光补偿、白平衡调整、图像增强等，确保输入到模型的图像质量，优化检测效果。
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硬件平台：
- 摄像头：高分辨率、宽动态范围的摄像头，安装于车辆前方，可覆盖较宽视野。
- 计算单元：高性能GPU或专用AI芯片，用于加速深度学习模型的推理。
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软件架构：
- 实时操作系统：确保系统的低延迟响应和稳定运行。
- 算法集成框架：如TensorFlow、PyTorch或OpenCV，便于模型部署和更新。
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数据处理与融合：
- 多传感器融合：虽然本项目主要依赖摄像头，但在高级应用中，可与雷达、激光雷达(LiDAR)数据融合，提高环境感知的鲁棒性和精度。
项目应用：
- 自动驾驶汽车：为自动驾驶系统提供基础视觉信息，提升安全性和自主驾驶能力。
- 智能交通系统：改善交通流管理，减少交通事故，提升交通效率。
- 辅助驾驶系统：在传统车辆中增加智能辅助功能，如盲点监测、交叉路口警报等。
该项目展现了现代智能交通技术的发展方向，通过摄像头的智能化应用，为未来的交通安全和效率提升奠定坚实的基础。
车道线识别 (使用OpenCV)
import cv2
import numpy as npdef detect_lane_lines(image):# 图像预处理gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)# 使用霍夫变换检测直线lines = cv2.HoughLinesP(edges, rho=1, theta=np.pi/180, threshold=50, minLineLength=50, maxLineGap=10)if lines is not None:for line in lines:x1, y1, x2, y2 = line.reshape(4)cv2.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)return image# 加载测试图像
image_path = 'path_to_your_test_image.jpg'
image = cv2.imread(image_path)
lane_detected_image = detect_lane_lines(image)
cv2.imshow('Lane Detection', lane_detected_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
行人检测 (使用YOLOv5)
首先确保你已经安装了torch和下载了YOLOv5模型。
import torch
from PIL import Imagedef detect_pedestrians(image_path, model_path='yolov5s.pt'):model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path=model_path)img = Image.open(image_path)results = model(img)results.show() # 显示检测结果detect_pedestrians('path_to_your_test_image.jpg')
车辆检测 (使用TensorFlow和预训练模型)
确保安装了tensorflow和相关的模型库。
import tensorflow as tf
from object_detection.utils import label_map_util
from object_detection.utils import visualization_utils as viz_utils
import numpy as np
import cv2def detect_vehicles(image_path, model_path, label_map_path):# 加载模型和标签映射detection_model = tf.saved_model.load(model_path)category_index = label_map_util.create_category_index_from_labelmap(label_map_path, use_display_name=True)# 加载并预处理图像img = cv2.imread(image_path)image_np_expanded = np.expand_dims(img, axis=0)# 运行检测input_tensor = tf.convert_to_tensor(image_np_expanded)detections = detection_model(input_tensor)# 可视化结果num_detections = int(detections.pop('num_detections'))detections = {key: value[0, :num_detections].numpy()for key, value in detections.items()}detections['num_detections'] = num_detections# 滤除置信度低的框detection_threshold = 0.5boxes = detections['detection_boxes']scores = detections['detection_scores']classes = detections['detection_classes'].astype(np.int64)indices = np.where(scores > detection_threshold)[0]boxes = boxes[indices]scores = scores[indices]classes = classes[indices]viz_utils.visualize_boxes_and_labels_on_image_array(img,boxes,classes,scores,category_index,use_normalized_coordinates=True,min_score_thresh=detection_threshold,line_thickness=8)cv2.imshow('Vehicle Detection', img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()# 示例用法
detect_vehicles('path_to_your_test_image.jpg', 'path_to_your_saved_model_directory', 'path_to_your_label_map.pbtxt')请根据实际情况调整模型路径、标签文件路径等，并确保已下载相关模型和依赖库。上述代码仅提供了基本框架，具体实现时还需考虑性能优化、模型选择与微调等问题。
)
