基于yolov5的车道线检测及安卓部署

9月前作者：积极向上的mr.d 分类：Toy博客阅读(76) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了基于yolov5的车道线检测及安卓部署。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

这个车道线检测是华科的研究团队做的一个开源项目，写这篇文章主要是想分享一下好的东西给大家

自己做了拓展延伸，在车道线检测的基础上增加了测距和碰撞检测内容，具体见文章 yolov5车道线检测+测距（碰撞检测）

1.车道线识别

车道线识别代码可以直接下载，在win系统下运行
代码链接1：https://pan.baidu.com/s/1fmPwnIqHU1Np8L3-fPzboA?pwd=uefe
代码链接2：https://github.com/hustvl/YOLOP

运行tools/demo.py，结果如下：

2.安卓部署

1.需要先下载Android Studio,具体操作步骤可以看我写的另外一篇文章，里边记录的很详细，链接：https://blog.csdn.net/qq_45077760/article/details/129802464?spm=1001.2014.3001.5502

2.下载源码
下载链接1：https://pan.baidu.com/s/1WPCoFaKR4oK8-tvuelEEEA?pwd=8cl8
下载链接2：https://github.com/EdVince/YOLOP-NCNN

3.下载好之后用Android Studio打开名为ncnn-android-nanodet文件夹，然后配置Android SDK，修改CMakeLists.txt、yolov5s.param、yolov5ncnn_jni.cpp文件，具体步骤在上边链接里都包含

4.最后将apk下载到手机，用手机测试效果：

想玩玩手机软件的可以直接点击下边链接下载：
https://github.com/up-up-up-up/data/blob/main/base.apk

有问题我们可以共同讨论一下，刚刚入门共同进步文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-460593.html

到了这里，关于基于yolov5的车道线检测及安卓部署的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

分享到：

领支付宝红包赞助服务器费用

【Android Studio】【NCNN】YOLOV5安卓部署

坑非常多，兄弟们，我已经踩了三天的坑了，我这里部署了官方的yolov5s和我自己训练的yolov5n的模型下载Android Studio，配置安卓开发环境，这个过程比较漫长。安装cmake，注意安装的是cmake3.10版本。根据手机安卓版本选择相应的安卓版本，我的是红米K30Pro，安卓12。使用腾讯

2024年02月20日
浏览(92)
[ZCU102嵌入式开发]基于Vitis-AI的yolov5目标检测模型在ZCU102开发板上的部署过程分享

之前本来想要做基于ZCU106的Vitis-AI开发，但是官方对106缺少相关文档说明，而我需要移植的yolov5模型需要使用Vitis-AI的2.0往后的版本来支持更新的pytorch版本，相对应的也需要更新Vitis等工具的版本，所以在缺少参考资料的情况下我选择找实验室换成了ZCU102开发板先把基本流程走

2024年01月16日
浏览(48)
Python基于OpenCV的视频车道线检测系统[源码＆部署教程]

Python基于OpenCV的视频车道线检测系统[源码＆部署教程] 参考该博客方案，其算法思想如下：使用高斯模糊，去除噪音点（cv2.GaussianBlur）灰度转换（cv2.cvtColor）使用sobel算子，计算出每个点的梯度大小和梯度方向使用非极大值抑制(只有最大的保留)，消除边缘检测带来的杂散

2023年04月08日
浏览(34)
yolov5目标检测多线程C++部署

下面的代码搭建了简单的一个生产者-消费者模型，在capture()函数中进行入队操作，infer()函数中进行出队操作，为了模拟采图-推理流程，在函数中调用Sleep()函数延时。输出结果：现在我们把capture函数中的Sleep(1000)改成Sleep(500)来模拟生产者加速生产，再次执行程序，则输出：

2024年02月13日
浏览(41)
【目标检测算法实现之yolov5】一、YOLOv5环境配置，将yolov5部署到远程服务器上

在官网：https://github.com/ultralytics/yolov5上下载yolov5源代码下载成功如下：在配置基础环境之前，提前压缩自己的代码文件，并通过winscp传输给linux端，传输之后，解压该文件。解压前，先创建一个文件夹，再解压。 winscp下载使用教程参考上一篇博客：使用WinSCP下载和文件传输

2024年01月15日
浏览(47)
一文详解Yolov5——基于Yolov5的火灾检测系统

✨ 原创不易，还希望各位大佬支持一下 textcolor{blue}{原创不易，还希望各位大佬支持一下} 原创不易，还希望各位大佬支持一下 👍 点赞，你的认可是我创作的动力！ textcolor{green}{点赞，你的认可是我创作的动力！} 点赞，你的认可是我创作的动力！ ⭐️ 收藏，你的青睐是

2024年02月03日
浏览(39)
yolov5 web端部署进行图片和视频检测

目录 1、思路 2、代码结构 3、代码运行 4、api接口代码 5、web ui界面 6、参考资料 7、代码分享通过搭建flask微型服务器后端，以后通过vue搭建网页前端。flask是第一个第三方库。与其他模块一样，安装时可以直接使用python的pip命令实现。flask是web开发框架，简单易学，因此用

2024年02月05日
浏览(42)
改进的yolov5目标检测-yolov5替换骨干网络-yolo剪枝（TensorRT及NCNN部署）

2022.10.30 复现TPH-YOLOv5 2022.10.31 完成替换backbone为Ghostnet 2022.11.02 完成替换backbone为Shufflenetv2 2022.11.05 完成替换backbone为Mobilenetv3Small 2022.11.10 完成EagleEye对YOLOv5系列剪枝支持 2022.11.14 完成MQBench对YOLOv5系列量化支持 2022.11.16 完成替换backbone为EfficientNetLite-0 2022.11.26 完成替换backbone为

2024年01月17日
浏览(67)
基于YOLOv5的WiderFace人脸检测检测系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

摘要：基于YOLOv5的WiderFace人脸检测系统可用于日常生活中检测与定位人脸目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的人脸目标检测识别，另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集，使用Pysdie6库来搭建页面展

2024年02月15日
浏览(45)
flask后端进行yolov5检测模型的部署（填坑）

麻痹的搞了我一整天，蛋疼本来想把检测模型或者rtsp实时流部署到后端。网上有人推荐一个github项目 https://github.com/muhk01/Yolov5-on-Flask 后来有人把这个项目给修改了，运行起来了，我也准备运行一下 https://github.com/xugaoxiang/yolov5-flask 先把代码拉下来直接配置：先说说修改的

2023年04月09日
浏览(61)