车道检测自动驾驶项目使用指南

车道检测自动驾驶项目使用指南

1. 项目的目录结构及介绍

Lane-Detection-for-Autonomous-Cars/
├── data/
│   ├── test_images/
│   └── test_videos/
├── models/
│   ├── lane_detection_model.py
│   └── utils.py
├── notebooks/
│   ├── Lane_Detection_Training.ipynb
│   └── Lane_Detection_Inference.ipynb
├── scripts/
│   ├── train_model.py
│   └── detect_lanes.py
├── config/
│   └── config.yaml
├── README.md
└── requirements.txt

• data/: 包含测试图像和视频的目录。
• models/: 包含车道检测模型的实现文件。
• notebooks/: 包含用于训练和推理的Jupyter笔记本。
• scripts/: 包含用于训练模型和检测车道的脚本。
• config/: 包含项目的配置文件。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的Python库列表。

2. 项目的启动文件介绍

scripts/detect_lanes.py

该脚本用于启动车道检测功能。它读取配置文件中的参数，加载预训练模型，并对输入的视频或图像进行车道检测。

# 示例代码片段
import cv2
from models.lane_detection_model import LaneDetectionModel
from config.config import load_config

def main():
    config = load_config()
    model = LaneDetectionModel(config)
    model.detect_lanes()

if __name__ == "__main__":
    main()

scripts/train_model.py

该脚本用于训练车道检测模型。它读取配置文件中的参数，加载数据，并训练模型。

# 示例代码片段
from models.lane_detection_model import LaneDetectionModel
from config.config import load_config

def main():
    config = load_config()
    model = LaneDetectionModel(config)
    model.train()

if __name__ == "__main__":
    main()

3. 项目的配置文件介绍

config/config.yaml

该配置文件包含了项目运行所需的各种参数，如数据路径、模型参数、训练参数等。

data:
  train_images_path: "data/train_images"
  test_images_path: "data/test_images"
  test_videos_path: "data/test_videos"

model:
  input_shape: [224, 224, 3]
  learning_rate: 0.001
  epochs: 50

training:
  batch_size: 32
  validation_split: 0.2

• data: 数据路径配置。
• model: 模型参数配置。
• training: 训练参数配置。

通过修改这些参数，可以调整项目的运行行为和模型训练过程。