如何利用YOLOv5在自动驾驶车辆中实现车道线检测，并通过UI界面实时展示检测结果？

要实现基于YOLOv5的车道线检测并实时通过UI界面展示结果，首先需要熟悉YOLOv5模型的训练和推理流程。YOLOv5是一个深度学习模型，擅长实时的对象检测任务。针对车道线检测，你需要收集并标注大量带有车道线标记的图像数据集，用于模型训练。训练完成后，使用YOLOv5的预训练权重或者自己训练的模型权重，在实时视频流中进行推理。为了在UI界面实时展示检测结果，你可以使用OpenCV等库来处理实时视频流，并将检测到的车道线标记在视频帧上。标记的车道线可以是线段或特定颜色的标记，以清晰地显示在UI界面上。此外，UI界面还应提供用户交互功能，例如允许用户调整检测参数或更改视图设置。综合使用深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）和前端技术（如HTML/CSS/JavaScript），可以构建一个集成了车道线检测功能的完整视觉系统。在部署时，需要注意硬件资源的优化，以确保系统能够在车辆上实时运行，从而为自动驾驶提供可靠的车道线检测能力。

参考资源链接：[YOLOV5车道线检测与UI界面实现](https://wenku.csdn.net/doc/3sbt4nqd2q?spm=1055.2569.3001.10343)