本文主要是介绍[python]基于Ultra-Fast-Lane-Detection-v2车道线实时检测onnx部署,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
【论文地址】
https://arxiv.org/pdf/2206.07389.pdf
【框架地址】
https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection-v2
【框架介绍】
Ultra-Fast-Lane-Detection-v2(UFL-D-v2)算法是一种高效的车道线检测算法,它旨在快速准确地识别和定位道路上的车道线。UFL-D-v2算法结合了深度学习和计算机视觉技术,通过训练神经网络模型来识别车道线。
该算法的核心是使用卷积神经网络(CNN)进行特征提取和分类。首先,算法对输入的图像进行预处理,包括灰度化、去噪、缩放等操作,以提高图像质量和减少计算量。然后,将预处理后的图像输入到CNN模型中进行特征提取,CNN模型通过训练学习到车道线的特征表示。
在特征提取的基础上,UFL-D-v2算法采用了一种称为“边缘连接”的方法,将相邻像素点连接成线段,形成候选车道线。这些候选车道线经过一系列的筛选和过滤操作,排除掉不符合车道线特征的线段,最终得到准确的车道线。
UFL-D-v2算法具有以下几个优点:
- 高效性:算法采用了卷积神经网络进行特征提取,大大减少了计算量,提高了检测速度。
- 准确性:通过训练神经网络模型,算法能够准确识别车道线,降低了误检率。
- 适应性:算法对不同的道路环境和光照条件具有较强的适应性,能够有效地识别车道线。
- 可扩展性:算法可以方便地扩展到其他领域,如自动驾驶、智能交通等。
总的来说,UFL-D-v2算法是一种高效、准确的车道线检测算法,它可以为自动驾驶和智能交通领域提供重要的技术支持。
【效果展示】
【测试环境】
anaconda3+python3.8
opencv-python==4.7.0.68
onnxruntime==1.15.1
【使用说明】
注意:视频是我随便找的因为不同场景效果不一样,可以自己拍摄一个视频尝试
安装好环境后main_opencv使用纯opencv实现,main_onnxruntime是使用onnxruntime推理实现
测试图片:
python main_opencv_image.py或者python main_onnxruntime_image.py
测试视频:
python main_opencv_video.py或者python main_onnxruntime_video.py
【源码下载】
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