基于RK3588的多摄像头车辆与车道线检测系统（基于rk3588的车辆和车道线检测，可以带四个720p的摄像头，2个1080p的摄像头）

2024/10/24 13:43:47 来源：https://blog.csdn.net/2401_83580557/article/details/141499066 浏览: 次关键词：基于RK3588的多摄像头车辆与车道线检测系统（基于rk3588的车辆和车道线检测，可以带四个720p的摄像头，2个1080p的摄像头）

硬件配置：

处理器：Rockchip RK3588，这是一款高性能的嵌入式处理器，支持多路高清视频输入和处理。
摄像头配置：
- 4个720p（1280x720）分辨率的摄像头
- 2个1080p（1920x1080）分辨率的摄像头

软件环境：

操作系统：Linux发行版，如Ubuntu
开发语言：C++/Python
框架：OpenCV用于图像处理，TensorFlow或PyTorch用于深度学习模型
工具链：GCC/G++

功能描述：

车辆检测：使用深度学习模型识别道路上的车辆。
车道线检测：通过图像处理技术识别道路的车道线。
实时处理：系统能够同时处理来自多个摄像头的视频流。

关键代码示例

为了演示如何处理视频流并进行车辆和车道线检测，我们可以使用Python和OpenCV。以下是一个简化的示例代码，用于从多个摄像头读取视频流并显示它们。请注意，实际的车辆和车道线检测逻辑会更加复杂，并且通常涉及到训练好的深度学习模型。

示例代码

这里我们只展示如何从多个摄像头获取视频流，并简单地显示它们。对于车辆和车道线检测的具体实现，通常需要使用深度学习模型。

import cv2
2
3def show_camera_feed(camera_id):
4    cap = cv2.VideoCapture(camera_id)
5    if not cap.isOpened():
6        print(f"无法打开摄像头 {camera_id}")
7        exit()
8    
9    while True:
10        ret, frame = cap.read()
11        if not ret:
12            print(f"无法获取帧 {camera_id}")
13            break
14        
15        # 在这里添加车辆和车道线检测代码
16        # 示例：cv2.imshow(f"Camera {camera_id}", detect_vehicles_and_lanes(frame))
17        
18        cv2.imshow(f"Camera {camera_id}", frame)
19        
20        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
21            break
22    
23    cap.release()
24    cv2.destroyAllWindows()
25
26def main():
27    # 模拟摄像头ID，实际情况下需要根据连接的摄像头调整
28    camera_ids = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
29    for camera_id in camera_ids:
30        show_camera_feed(camera_id)
31
32if __name__ == "__main__":
33    main()