让OAK和openvino带你飞,三天玩转智能驾驶

让OAK和openvino带你飞,三天玩转智能驾驶

要想玩转辅助驾驶,无人驾驶谈何容易?你要从相机选型、传感器搭配、主控选择、软件系统搭建、深度学习框架选择等等开始弄起。然后这才是噩梦的开始,如何在主控上运行多个模型?如何获得海量的训练数据?如何训练出满意的模型?如何降低功耗控制散热还要保持高算力?好多好多问题,还有好大好大的工作量等着开发者去面对。

然而OAK的出现,似乎是为了解决这些问题量身打造的:

1、首先,它自带的双目测距,物体坐标测量只需要一行代码就搞定了。

2、然后,它内置的4T算力的movidusX芯片是intel的亲儿子,intel自己开发的openvino里具有海量预训练好的,符合智能驾驶的模型你可以轻松拿来享用(关键还免费)。

3、如果你觉得openvino里面的训练好的模型用起来不过瘾,你也可以通过openvino,把你自己的模型部署在OAK上。

4、简单好用的API有基于python版本的,也有C++版本的,基于pipeline的管道通讯方式,实现不同软件模块间的数据交互,简单易用。可以让你在短时间,实现ADAS里面的大部分功能。

你心动了吗?

Openvino里和ADAS相关的预训练模型有:

  1. semantic-segmentation-adas-0001

它可以做图像语义分割,识别并分割前方的road、sidewalk、building、wall、fence、pole、traffic light、traffic sign、vegetation、terrain、sky、person、rider、car、truck、bus、train、motorcycle、Bicycle、ego-vehicle。完成车道识别,交通标志识别,行人车辆识别等。

  1. pedestrian-and-vehicle-detector-adas-0001

可以识别车前方和后方的人和车,结合OAK-D的双目测量,可以识别出人和车的物理位置、距离、大小等。进行盲区检测、辅助泊车、行人保护、避撞等

Openvino里智能座舱相关的预训练模型有:

  1. driver-action-recognition-adas-0002

驾驶员行为检测,可以检测驾驶员有没有在车里做了开车以外的事情,比如喝水、玩手机、操作空调、和边上人说话等

  1. head-pose-estimation-adas-0001和gaze-estimation-adas-0002

头部姿态检测和目光注视方向模型,可检测驾驶员是否头看着前方,有没有低头,有没有疲劳驾驶。

  1. facial-landmarks-35-adas-0002

人脸识别模型可以识别驾驶员身份,驾驶员坐进驾驶室后,就可以自动识别驾驶员身份。

 Openvino里还有很多相关于辅助安全驾驶、智能座舱、无人驾驶的预训练模型,可以轻松跑在OAK里。欢迎关注我们的官网oakchina.cn。也许你和智能驾驶之间只差了一个OAK。