开放式简历 | 实时道路车道检测

简介

该项目是一个基于深度学习的实时道路车道检测系统，旨在通过图像处理技术实现车道线的提取，以及通过实时视频输入实现车道线的实时检测，为未来的自动驾驶技术发展提供基础支持。

技术栈

• 深度学习框架：TensorFlow
• 图像处理技术：OpenCV
• 车道检测算法：基于卷积神经网络的车道线检测算法
• 开发语言：Python

项目亮点

• 实现了实时车道线检测，检测结果准确率高
• 基于卷积神经网络，具备良好的扩展性
• 实现了一些常见的车道线检测辅助功能，如车道偏离提醒等
• 代码简洁易懂，易于修改和维护

使用方法

环境配置

该项目基于Python 3.7开发，需要安装以下依赖库：

• TensorFlow
• OpenCV
• NumPy

运行示例

1. 在终端中运行以下命令以启动车道线检测程序：

python main.py

2. 将待检测的道路视频输入程序，程序会自动对图像进行处理，并在图像中标出检测到的车道线。

项目链接

• GitHub地址

技术难点

该项目的技术难点在于车道线的检测与提取，需要结合图像处理技术和深度学习算法来解决这一问题。其中，图像处理技术包括图像滤波、Canny边缘检测、霍夫变换等，而卷积神经网络则负责对图像特征的提取和分类，最终输出车道线的位置信息。

代码片段

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 定义车道线检测模型
class LaneDetectionModel:
    def __init__(self, model_file):
        self.graph = tf.Graph()
        with self.graph.as_default():
            graph_def = tf.GraphDef()
            with tf.gfile.GFile(model_file, 'rb') as fid:
                serialized_graph = fid.read()
                graph_def.ParseFromString(serialized_graph)
                tf.import_graph_def(graph_def, name='')
        self.sess = tf.Session(graph=self.graph)

    def predict(self, image):
        image = cv2.resize(image, (128, 128))
        image = np.expand_dims(image, axis=0)
        image = np.array(image, dtype=np.float32)
        image /= 255.0
        image = np.subtract(image, np.array([0.485, 0.456, 0.406]))
        image = np.divide(image, np.array([0.229, 0.224, 0.225]))
        image = np.transpose(image, [0,3,1,2])
        with self.sess.as_default():
            with self.graph.as_default():
                outputs = self.sess.run(self.sess.graph.get_tensor_by_name('output:0'),
                                        feed_dict={self.sess.graph.get_tensor_by_name('input:0'): image})
        return outputs[0]

# 定义基于霍夫变换的车道线检测算法
def detect_lanes(image):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
    lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, 100, minLineLength=100, maxLineGap=50)
    for line in lines:
        x1, y1, x2, y2 = line[0]
        cv2.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 3)
    return image

# 主函数
if __name__ == '__main__':
    model_file = 'saved_model.pb'
    model = LaneDetectionModel(model_file)
    cap = cv2.VideoCapture('test_video.mp4')
    while(cap.isOpened()):
        ret, frame = cap.read() 
        if not ret:
            break
        output = model.predict(frame) 
        lanes = detect_lanes(output) 
        cv2.imshow('lanes', lanes)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

以上代码实现了基于卷积神经网络的车道线检测模型和基于霍夫变换的车道线检测算法，并将两者结合起来实现了车道线的提取和标记。