基于边缘计算AidLux的自动驾驶智能预警应用方案

news/2024/5/19 12:11:12 标签: 边缘计算, 人工智能

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/
在这里插入图片描述

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
在这里插入图片描述

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

环境配置完成
在这里插入图片描述

推理结果
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
运行预警系统:
python forewarning.py

报错:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

解决中文报错后重新运行:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
结果:

基于人工智能边缘计算AidLux的自动驾驶智能预警应用方案


http://www.niftyadmin.cn/n/1004797.html

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