【源码】基于Python的车道偏离检测系统

项目简介

本项目是基于深度学习和神经网络的车道偏离检测系统。借助训练模型开展车道检测工作，能够在嵌入式设备上运行，适用于自动驾驶汽车或其他有实时车道识别需求的应用。

项目的主要特性和功能

主要特性

1. 运用深度学习和神经网络开展车道检测。
2. 支持训练与转换模型，达成车道的自动识别和检测功能。
3. 系统架构涵盖前端传感器和后端处理系统，实现低功耗与实时响应。

功能模块

1. 数据预处理和模型初始化：加载训练图像和标签并转为numpy数组格式，对标签归一化处理，划分训练集和验证集，定义包含卷积层、池化层和上采样层等的深度神经网络模型。
2. 模型编译和优化：使用ImageDataGenerator进行数据增强处理，设置模型优化器、损失函数等参数，保存模型架构和权重信息，预处理测试图像数据。
3. 模型转换和优化（TFLite格式）：将训练好的模型转换为TFLite格式，提升计算效率和减少存储空间需求，转换后的模型可用于车道检测任务并部署在相关应用中。

安装使用步骤（假设用户已经下载了本项目的源码文件）

步骤一：环境准备

确保开发环境已安装Python和相关库，如TensorFlow等，可通过pip install tensorflow安装TensorFlow。

步骤二：数据准备

准备训练图像和标签数据，按项目要求的格式组织，将其放在指定文件夹中。

步骤三：运行代码

在命令行中进入包含项目代码的文件夹，运行python Lane_Detection.py执行车道检测代码，确保代码文件路径正确且有足够权限运行脚本。

步骤四：模型训练和转换（可选）

若要使用自己的数据集进行模型训练并转换为TFLite格式，按代码说明操作，可能涉及数据预处理、模型训练等额外步骤，参考代码注释和文档进行。转换后的模型可用于部署在嵌入式设备上的车道偏离检测系统，确保有足够计算资源和时间完成训练和转换过程，遇到问题可参考项目文档或寻求技术支持。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】