基于深度学习的实时车道线检测，lanenet,tensorflow框架，有界面，可以检测图像和视频等。
项目名称：Lanenet - 实时车道线检测系统
项目概述
Lanenet 是一个利用深度学习技术进行实时车道线检测的系统。该系统旨在帮助驾驶员在行驶过程中更好地了解车辆相对于道路的位置，从而提高驾驶安全性和舒适度。Lanenet 使用 TensorFlow 框架来构建其核心的深度学习模型，并且配备了一个直观的用户界面，方便用户上传图片或视频文件进行车道线检测。
技术栈
- 深度学习框架：TensorFlow
- 前端界面：使用 Python 的图形库（例如 PyQt 或者 Tkinter）来构建用户交互界面
- 后端逻辑：Python 脚本负责处理图像/视频输入，调用模型进行预测，并将结果可视化展示给用户
功能特性
- 图像检测：用户可以从本地选择一张图片，系统将自动识别并绘制出车道线。
- 视频流检测：除了静态图片外，系统还支持实时视频流的车道线检测，适用于车载摄像头视频分析。
- 模型训练：提供了模型训练脚本，允许用户使用自己的数据集来微调模型，以适应不同的路况和环境。
- 用户界面：友好的图形用户界面使得操作简单便捷，即使是没有编程经验的用户也能轻松上手。
工作流程
- 数据准备：收集并标注用于训练的数据集，包括各种条件下的车道线图像。
- 模型构建：使用 TensorFlow 构建神经网络模型，通常为卷积神经网络（CNN），用于学习车道线的特征。
- 训练模型：使用标注过的数据集对模型进行训练，优化模型参数以提高检测精度。
- 部署应用：将训练好的模型集成到应用程序中，并提供图形界面供用户交互。
- 结果展示：对输入的图像或视频帧进行车道线检测，并将结果通过界面显示出来。
应用场景
- 智能交通系统：辅助自动驾驶车辆理解道路情况。
- 驾驶员辅助系统：帮助驾驶员保持在车道内行驶，减少交通事故。
- 车队管理：用于监控车辆行驶状态，提高车队运营效率。
开发工具
- IDE：PyCharm, Visual Studio Code
- 版本控制：Git
- 数据集管理：TensorBoard
部署环境
- 操作系统：Windows/Linux/MacOS
- 硬件要求：至少配备有 NVIDIA GeForce GTX 1050 或更高版本的 GPU，以加速深度学习计算。
未来发展方向
- 多模态融合：结合雷达和其他传感器数据，进一步提升车道线检测的准确性。
- 增强现实（AR）集成：在汽车挡风玻璃上直接显示车道线，提供更直观的导航体验。
- 持续优化：根据用户反馈不断调整模型，提高检测速度和精度。
1. 构建模型
首先，我们需要定义一个卷积神经网络（CNN）模型来检测车道线。这里是一个简单的示例模型：
1import tensorflow as tf
2from tensorflow.keras.models import Model
3from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, BatchNormalization, Activation, UpSampling2D, Concatenate
4
5def build_lanenet(input_shape=(None, None, 3)):
6 inputs = Input(shape=input_shape)
7
8 # Encoder part
9 conv1 = Conv2D(32, (3, 3), padding='same')(inputs)
10 conv1 = BatchNormalization()(conv1)
11 conv1 = Activation('relu')(conv1)
12
13 conv2 = Conv2D(64, (3, 3), padding='same')(conv1)
14 conv2 = BatchNormalization()(conv2)
15 conv2 = Activation('relu')(conv2)
16
17 # Decoder part
18 up1 = UpSampling2D(size=(2, 2))(conv2)
19 up1 = Concatenate()([up1, conv1])
20 conv3 = Conv2D(32, (3, 3), padding='same')(up1)
21 conv3 = BatchNormalization()(conv3)
22 conv3 = Activation('relu')(conv3)
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24 outputs = Conv2D(2, (1, 1), activation='softmax')(conv3) # 输出两个通道，表示车道线的概率
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26 model = Model(inputs=[inputs], outputs=[outputs])
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28 return model
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30model = build_lanenet()
31model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])2. 训练模型
已经有了标注好的车道线数据集，你可以按照以下方式训练模型：
1from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
2
3# 数据增强
4train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255,
5 shear_range=0.2,
6 zoom_range=0.2,
7 horizontal_flip=True)
8
9# 加载数据
10train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
11 'path/to/train/data',
12 target_size=(img_height, img_width),
13 batch_size=batch_size,
14 class_mode='categorical')
15
16# 训练模型
17history = model.fit(train_generator,
18 epochs=num_epochs,
19 validation_data=validation_generator)3. 使用模型进行预测
一旦模型训练完成，你可以将其用于图像或视频帧的车道线检测：
1import cv2
2import numpy as np
3
4def detect_lane(image_path, model):
5 image = cv2.imread(image_path)
6 image = cv2.resize(image, (target_width, target_height))
7 image = image / 255.0 # 归一化
8 image = np.expand_dims(image, axis=0) # 扩展维度以便匹配模型输入
9
10 pred = model.predict(image)
11 lane_mask = np.argmax(pred, axis=-1)[0]
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13 # 将预测结果转换为彩色图像
14 lane_image = np.zeros_like(image[0])
15 lane_image[lane_mask == 1] = [0, 255, 0] # 绿色代表车道线
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17 # 结果叠加
18 result = cv2.addWeighted(image[0], 1, lane_image, 0.7, 0)
19 cv2.imshow("Lane Detection", result)
20 cv2.waitKey(0)
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22detect_lane('path/to/image.jpg', model)这些代码片段提供了构建车道线检测系统的起点。要创建一个完整的系统，你还需要考虑数据预处理、模型保存与加载、错误处理以及其他功能模块的集成。
