基于边缘计算AidLux的自动驾驶智能预警应用方案

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了基于边缘计算AidLux的自动驾驶智能预警应用方案。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。

上传源码至AidLux(具体操作见前面AIGC帖子)

配置环境:

cd YOLOP/YOLOP

pip install -r requirements.txt
pip install torch1.8.1 torchvision0.9.1 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

pip install onnxruntime -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
基于边缘计算AidLux的自动驾驶智能预警应用方案,边缘计算,人工智能

进行推理:

python tools/demo.py --source inference/images

报错进行如下操作,不报错不用看
基于边缘计算AidLux的自动驾驶智能预警应用方案,边缘计算,人工智能

pip install opencv_python==4.5.4.60 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

环境配置完成
基于边缘计算AidLux的自动驾驶智能预警应用方案,边缘计算,人工智能

推理结果
基于边缘计算AidLux的自动驾驶智能预警应用方案,边缘计算,人工智能

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基于边缘计算AidLux的自动驾驶智能预警应用方案,边缘计算,人工智能
运行预警系统:
python forewarning.py

报错:
基于边缘计算AidLux的自动驾驶智能预警应用方案,边缘计算,人工智能
基于边缘计算AidLux的自动驾驶智能预警应用方案,边缘计算,人工智能

解决中文报错后重新运行:
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结果:

基于人工智能与边缘计算AidLux的自动驾驶智能预警应用方案文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-518827.html

到了这里,关于基于边缘计算AidLux的自动驾驶智能预警应用方案的文章就介绍完了。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!

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