yolov5实时检测车道线

### 使用YOLOv5实现车道线检测

#### 准备工作
为了使用YOLOv5进行实时车道线检测，需先安装必要的依赖库并下载预训练模型。确保环境已经配置好Python以及PyTorch框架。

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt

#### 数据集准备
高质量的数据集对于提升检测效果至关重要[^3]。针对车道线检测任务，数据集中应当包含大量标注好的道路图像样本。这些图片最好覆盖不同天气条件、光照强度及复杂路况下的场景，以便让模型学习到更鲁棒的特征表示。

#### 模型定制化设置
进入`config`目录修改默认参数来适应特定需求。比如调整输入尺寸、锚框大小等超参以优化性能表现。特别是当处理特殊类型的物体如细长形的车道标记时，适当调节网络结构有助于改善识别准确性。

#### 训练过程
利用上述准备工作完成后得到的数据集来进行模型训练：

from pathlib import Path
import yaml

# 定义路径变量
data_yaml_path = 'path/to/data.yaml'
weights = 'yolov5s.pt'  # 或者其他预训练权重文件名
project_name = 'lane_detection'

!python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 \
                 --data {data_yaml_path} --cfg ./models/custom_yolov5.yaml \
                 --weights {weights} --name {project_name}

此命令会启动基于自定义配置文件(`custom_yolov5.yaml`)与指定数据源(`data.yaml`)上的YOLOv5 s版本微调流程，并保存最终结果至名为`runs/train/{project_name}`的新建子文件夹内[^2]。

#### 推理阶段
一旦完成了满意的训练周期，则可以在实际环境中部署该模型执行在线预测操作。下面给出一段简单的代码片段展示如何加载本地存储的最佳权值并对单张测试图象实施推断分析:

import cv2
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from models.experimental import attempt_load

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model = attempt_load('best_weights.pt', map_location=device)

def detect_lane(image):
    imgsz = (640, 640)
    stride = int(model.stride.max())
    
    im0 = image.copy()
    img = letterbox(im0, new_shape=imgsz)[0]

    img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1).astype(np.float32) / 255.
    img = np.ascontiguousarray(img)

    img = torch.from_numpy(img).to(device)
    img = img.unsqueeze(0)

    pred = model(img)[0]
    det = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45)[0]

    if len(det):
        det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round()

        for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
            label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}'
            plot_one_box(xyxy, im0, label=label, color=(0, 255, 0), line_thickness=3)

    return im0


cap = cv2.VideoCapture(video_source_or_camera_index)
while True:
    ret, frame = cap.read()
    result_frame = detect_lane(frame)
    cv2.imshow("Lane Detection", result_frame)
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    if key == ord('q'):
        break
        
cv2.destroyAllWindows()
cap.release()

这段脚本实现了从摄像头读取视频流，在每一帧上应用之前训练过的YOLOv5模型做目标检测，并将结果显示出来直到按下键盘上的‘Q’键退出循环为止[^4]。