基于YOLOv5的车道线检测及安卓部署
项目简介
本项目专注于将高效的YOLOv5目标检测框架应用于车道线检测，并实现了在安卓设备上的部署。由华科研究团队开发并开源，旨在为自动驾驶和移动应用领域的开发者提供一个实用的工具。该项目不仅涵盖了车道线的精准识别，还扩展到了测距和碰撞检测功能，使得系统更全面，适用于实时驾驶辅助。
主要特性
- 车道线识别：利用YOLOv5的强大能力，实现了在多种路况下的车道线快速而准确的检测。
- 安卓部署：详细指导如何将此检测模型部署至安卓系统，让移动端应用也能享用先进的计算机视觉技术。
- 附加功能：除了基础的车道线检测，还包括车辆距离估计和潜在的碰撞预警，提高了行车安全性。
- 易于上手：提供了详细的步骤说明和代码示例，无论是数据准备、模型训练还是安卓应用的搭建。
快速启动
获取代码
- GitHub: 直接访问项目主页下载代码。
- 百度网盘: 提供备用下载链接，密码已提供，需自行搜索对应的分享链接。
开发环境
- Win系统: 可直接运行
tools/demo.py进行初步测试。 - 安卓部署: 需要Android Studio环境，参考配套指南设置项目。
部署到安卓
- 下载源码和必要的SDK。
- 修改Android Studio中的配置文件，如
CMakeLists.txt、yolov5s.param、yolov5ncnn_jni.cpp。 - 构建并生成APK，随后在手机上安装进行测试。
示例与支持
- 项目中包含了运行示例和预期结果，帮助用户快速验证功能。
- 提供了讨论区或联系方式，便于用户反馈问题和交流经验。
注意事项
- 保证所有操作遵守开源许可协议，尊重原作者版权。
- 开发与部署过程中，可能需要调整参数以适应不同的硬件和应用场景。
加入这个项目的探索之旅，为您的自动驾驶或智能出行应用添砖加瓦，开启高效且可靠的车道线检测新篇章。