硬件配置：
- 处理器：Rockchip RK3588，这是一款高性能的嵌入式处理器，支持多路高清视频输入和处理。
- 摄像头配置：
- 4个720p（1280x720）分辨率的摄像头
- 2个1080p（1920x1080）分辨率的摄像头
软件环境：
- 操作系统：Linux发行版，如Ubuntu
- 开发语言：C++/Python
- 框架：OpenCV用于图像处理，TensorFlow或PyTorch用于深度学习模型
- 工具链：GCC/G++
功能描述：
- 车辆检测：使用深度学习模型识别道路上的车辆。
- 车道线检测：通过图像处理技术识别道路的车道线。
- 实时处理：系统能够同时处理来自多个摄像头的视频流。
关键代码示例
为了演示如何处理视频流并进行车辆和车道线检测，我们可以使用Python和OpenCV。以下是一个简化的示例代码，用于从多个摄像头读取视频流并显示它们。请注意，实际的车辆和车道线检测逻辑会更加复杂，并且通常涉及到训练好的深度学习模型。
示例代码
这里我们只展示如何从多个摄像头获取视频流，并简单地显示它们。对于车辆和车道线检测的具体实现，通常需要使用深度学习模型。
import cv2
2
3def show_camera_feed(camera_id):
4 cap = cv2.VideoCapture(camera_id)
5 if not cap.isOpened():
6 print(f"无法打开摄像头 {camera_id}")
7 exit()
8
9 while True:
10 ret, frame = cap.read()
11 if not ret:
12 print(f"无法获取帧 {camera_id}")
13 break
14
15 # 在这里添加车辆和车道线检测代码
16 # 示例：cv2.imshow(f"Camera {camera_id}", detect_vehicles_and_lanes(frame))
17
18 cv2.imshow(f"Camera {camera_id}", frame)
19
20 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
21 break
22
23 cap.release()
24 cv2.destroyAllWindows()
25
26def main():
27 # 模拟摄像头ID，实际情况下需要根据连接的摄像头调整
28 camera_ids = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
29 for camera_id in camera_ids:
30 show_camera_feed(camera_id)
31
32if __name__ == "__main__":
33 main()注意事项
- 上述代码仅用于展示如何读取视频流，并没有实现车辆和车道线检测功能。
- 实际应用中，您需要加载预训练的模型并实现相应的检测逻辑。
- 由于性能限制，可能需要对视频流进行缩放或采用其他优化措施。
深度学习模型示例
对于车辆检测，您可以使用YOLOv5或其他对象检测模型；对于车道线检测，可以使用语义分割模型如U-Net。
