计算机毕业设计--基于深度学习的自动驾驶车道线检测算法设计与实现（含giuhub代码+Gradio展示界面）

计算机毕业设计-基于深度学习的车道线检测算法设计与实现

我的优快云中还有其他方向的深度学习毕业设计项目，例如图像破损修复，照片色彩增强，划痕检测，视频异常检测、车牌识别、目标检测等，具体参考👇
深度学习方向毕业设计

✨ 效果展示！

✨ 在实时视频中进行车道线检测！

车道线检测演示demo

车道线检测Web端演示视频

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🌍车牌去模糊Web端在线体验！

Web端在线体验地址：✅点击这里进行车道线检测算法在线体验✅

😀在线体验链接已经集成了训练好的模型，并且在下方提供了若干张模糊车牌图样例，您只需点击选择样例即可自动加载到上方输入框！

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介绍

  车道是智能汽车视觉导航系统的关键。车道自然是一个具有高级语义的交通标志，但它具有特定的局部模式，需要详细的底层特征才能准确定位。使用不同的特征级别对于准确的车道检测非常重要，但目前还没有得到充分的研究。在这份项目中，使用CNN跨层细化算法构建网络，旨在充分利用车道检测中的高层和低层特征。模型对车道进行检测的过程中，首先检测具有高级语义特征的车道，然后根据低级特征进行细化。通过这种方式，模型可以利用更多的视频中车道的上下文信息来检测车道的准确位置，同时利用详细的车道特征来提高定位精度。该算法使用了Vision Transformer来收集全局上下文，从而进一步增强了车道的特征表示。对于模型的梯度更新，算法引入了IoU损耗，将车道线路作为一个整体进行回归计算，从而提高车道线的定位精度。

运行要求

• 算法需要在安装了Nvidia GPU和CUDA的计算机上运行，运行代码需要Python>=3.8
• 前后端页面需要Python>=3.8

🚀 使用方式

• giuhub链接：Github车道线检测

• gitee链接：Gitee车道线检测

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通过搭建前后端Web页面实现视频上传与自动检测（支持单张图片或者视频检测）

• Web端演示视频

• 车道线检测Web端演示视频

• Web端体验地址：
  公网访问地址：稍后部署后公开
  Hugging Face：稍后部署后公开

📌通过运行算法源代码获取检测结果

从Github上clone项目后到本地后，只需一个简单的命令即可让模型帮助你实现车道自动检测。

python main.py [configs/path_to_your_config] --[test|validate] --load_from [path_to_your_model] --gpus [gpu_num]

上述参数解释：

1. [configs/path_to_your_config]  --->  数据集的配置文件，如果你用CULane数据集，这个配置文件在configs/clrnet/下
2. --[test|validate]  --->  选择进行验证还是执行测试(分别对应不同的模型文件)
3. --load_from [path_to_your_model]  --->  根据前一步--[test|validate]的选择结果，指定.pth文件（训练好的模型文件）的存放路径
4. --gpus  --->  选择测试所使用的显卡，0代表第一张，1代表第二张，以此类推，如果你只有一张卡，那么写0即可

通过部署Web端网页服务

cd到代码根目录下的gradioDemo文件夹下，然后执行python脚本（需要提前安装gradio包）

# 安装gradio包
pip install gradio 
# 启动Web服务
python gradio_demo.py

回车后会自动启动Web服务,默认启动端口为9091，在浏览器输入http://127.0.0.1:9091即可访问，在控制台看到如下信息代表成功启动👇

打开http://127.0.0.1:9091，显示如下界面👇

PS：Web端可以部署在公网服务器访问

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✏️ 如何自己训练模型?

• 咨询作者

有问题联系作者：

• VX：Accddvva
• QQ：1144968929
• 该项目在github与gitee上提供训练好的模型文件以及调用该文件的测试代码，clone后安装环境即可使用
• 本项目完整代码（测试+训练+模型定义）+ 环境配置教程 + 代码使用方式 ==> 价格300RMB，可提供远程部署服务，另外没有合适的显卡的同学可提供GPU服务器短期租赁服务，24G显存服务器每个月100RMB

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• 作者于浙江某985高校就读人工智能方向研究生，可以帮忙定制设计模型，并提供源代码和训练后的模型文件以及环境配置和使用方法，只需要描述需求即可。
• 人工智能领域，尤其是计算机视觉（Computer vision，CV）方向的毕业设计，只要你想得出，没有做不出的