如何使用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？

为了在自动驾驶车辆中实现车道线检测并实时展示结果，你需要熟悉YOLOv5框架以及相关的UI界面开发技术。首先，利用YOLOv5进行车道线检测需要进行以下步骤：数据收集和预处理，模型训练，以及模型推理。数据集应当包含不同天气和光照条件下的道路图像，且图像中应包含车道线的标记。数据预处理包括图像增强和标注，以提升模型的泛化能力。在模型训练阶段，需要调整网络结构和超参数以优化检测精度。完成训练后，使用训练好的权重文件进行模型推理，得到车道线的位置和形状信息。

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)

接下来是UI界面的开发，这通常涉及使用Web或桌面应用程序框架，例如使用Python的Tkinter或者Web技术如HTML/CSS/JavaScript。在UI中，需要集成实时视频流处理功能，这可以通过使用OpenCV这样的图像处理库来实现。UI需要能够将视频流和YOLOv5模型的推理结果结合，实现实时车道线的高亮显示和标记。此外，还需要开发用户交互界面，允许用户进行配置和参数调整，如改变检测灵敏度或切换显示模式。

为了实现上述功能，你应当参考资源《YOLOV5车道线检测与UI界面实现》。这份资料将为你提供详细的实现方案，包括但不限于模型训练、推理代码，以及UI界面的布局设计和交互逻辑。通过这份资料，你可以学习到如何将深度学习模型和用户界面结合起来，实现一个完整且高效的车道线检测系统。

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)