让你的汽车拥有预知力：AidLux 智能预警系统助力自动驾驶安全护航

2023-07-07 08:40:19

AidLux：自动驾驶安全航行的守护神

前言

随着自动驾驶技术的蓬勃发展，确保自动驾驶汽车的安全至关重要。AidLux智能预警系统应运而生，为自动驾驶汽车提供了全面的安全保障方案。

1. 目标检测：预警道路上的潜在威胁

AidLux系统采用了先进的YOLO算法进行目标检测，实时识别道路上的行人、车辆、自行车等潜在威胁。系统的高精度检测能力确保了它即使在复杂的环境中也能准确识别各种物体，为自动驾驶汽车提供及时的预警信号。

代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 加载 YOLO 模型
net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")

# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 将帧预处理为 YOLO 模型
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1 / 255.0, (416, 416), (0, 0, 0), swapRB=True, crop=False)
    net.setInput(blob)

    # 前向传播并获取检测结果
    detections = net.forward()

    # 绘制边界框和标签
    for i in np.arange(0, detections.shape[2]):
        confidence = detections[0, 0, i, 2]
        if confidence > 0.5:
            x1, y1, x2, y2 = (detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([frame.shape[1], frame.shape[0], frame.shape[1], frame.shape[0]])).astype(int)
            cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
            cv2.putText(frame, f"{classes[int(detections[0, 0, i, 5])]} {confidence:.2f}", (x1, y1-5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

    # 显示帧
    cv2.imshow("frame", frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

2. 可行驶区域检测：勾勒安全行驶路线

AidLux系统通过可行驶区域检测，确定道路上的可行驶区域，帮助自动驾驶汽车避开障碍物和危险区域。系统利用摄像头和传感器的数据，构建出实时的道路场景，并通过算法计算出可行驶区域。

代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 加载摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 预处理帧
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    edges = cv2.Canny(blur, 100, 200)

    # 使用霍夫变换检测直线
    lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi / 180, 50, maxLineGap=50)

    # 绘制直线
    for line in lines:
        x1, y1, x2, y2 = line[0]
        cv2.line(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)

    # 显示帧
    cv2.imshow("frame", frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

3. 车道线检测：保持行驶稳定

AidLux系统通过车道线检测，实时监测道路上的车道线，并对自动驾驶汽车的行驶方向进行调整。系统能够识别各种类型车道线，包括实线、虚线和双黄线，并根据不同的车道线类型进行相应的操作。

代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 加载摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 预处理帧
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    edges = cv2.Canny(blur, 100, 200)

    # 使用霍夫变换检测直线
    lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi / 180, 50, maxLineGap=50)

    # 过滤车道线
    left_lines = []
    right_lines = []
    for line in lines:
        x1, y1, x2, y2 = line[0]
        if x1 < frame.shape[1] / 2:
            left_lines.append(line)
        else:
            right_lines.append(line)

    # 计算车道线中点
    left_lane = np.average(left_lines, axis=0)
    right_lane = np.average(right_lines, axis=0)

    # 绘制车道线
    cv2.line(frame, (int(left_lane[0]), int(left_lane[1])), (int(left_lane[2]), int(left_lane[3])), (0, 255, 0), 2)
    cv2.line(frame, (int(right_lane[0]), int(right_lane[1])), (int(right_lane[2]), int(right_lane[3])), (0, 255, 0), 2)

    # 显示帧
    cv2.imshow("frame", frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()