驾驶车道偏离警告系统(Driving Lane Departure Warning) 开源项目安装与使用教程

欢迎使用由JunshengFu开发的Driving Lane Departure Warning开源项目，本项目旨在提供一个基于计算机视觉的车道线检测与警告系统，以帮助减少因驾驶员分心或疲劳引起的车道偏离事故。以下是对该项目的基本框架、关键入口点以及配置详情的说明。

1. 项目目录结构及介绍

本节将概述项目的主要目录结构及其功能：

driving-lane-departure-warning/
├── docs/                       # 包含项目相关文档和指南。
├── src/                        # 核心源代码目录。
│   ├── data/                   # 存放训练数据和测试视频样本。
│   ├── models/                 # 神经网络模型和其他算法模型存放位置。
│   ├── utils/                  # 辅助函数，包括预处理、后处理等。
│   ├── ldw.py                  # 车道偏离预警主程序文件。
│   └── config.py               # 系统配置文件。
├── requirements.txt            # 项目依赖库列表。
├── README.md                   # 项目简介和快速入门指南。
└── scripts/                    # 脚本文件，用于数据处理、训练和测试运行。

2. 项目的启动文件介绍

ldw.py 是主要的启动文件，执行此脚本将启动车道偏离警告系统。它加载模型、读取视频流（可以是实时摄像头输入或预录制视频），进行车道线检测，并根据检测结果决定是否触发警告。用户可以通过修改配置或命令行参数来定制其行为。

启动示例：

python src/ldw.py --video_path path/to/video.mp4

3. 项目的配置文件介绍

config.py 文件包含了所有可配置的系统参数，对项目的行为有直接影响。主要参数包括但不限于：

• model_path: 模型权重文件路径，预训练模型的位置。
• camera_source: 视频源，默认为0，即默认摄像头，也可以指定视频文件路径。
• 预警阈值: 当车道线偏离程度超过此设定阈值时触发警告。
• 帧率: 处理视频时使用的目标帧率。
• display: 是否显示检测过程中的图像，这对于调试非常有用。
• logging_level: 日志记录的详细程度。

修改这些配置可以根据你的具体需求调整系统的性能和反馈方式。

结语

在深入使用本项目之前，请确保已安装所有必要的依赖项（通过阅读requirements.txt并使用pip安装）。理解以上模块后，即可开始您的车道偏离预警系统之旅，无论是研究目的还是实际应用，都希望这个项目能成为您可靠的工具。祝您开发愉快！

请注意，上述信息是基于假设性的描述生成的，因为具体的项目结构和文件细节需要从实际提供的GitHub仓库中获取。