YOLOP车道检测

YOLOP 是一种全景驾驶感知的实时多任务网络，其车道检测以单阶段端到端方式，通过共享特征提取与多任务联合优化，实现对车道线的高效分割与定位，核心依赖卷积神经网络、特征融合、损失函数设计等 AI 技术，以及矩阵运算、概率统计、最优化理论等数学方法。以下从原理、AI 知识、数学知识三方面详解。

开源项目来源

https://gitee.com/faye-spike/yolop/tree/master

代码：

import torch
import cv2
import numpy as np
from pathlib import Path
import time

class YOLOPInference:
    def __init__(self, weights_path='weights\End-to-end.pth', device='cuda:0'):
        """
        初始化YOLOP模型
        :param weights_path: 预训练权重路径
        :param device: 推理设备，'cuda:0' 或 'cpu'
        """
        from lib.config.default import _C as cfg
        from lib.models import get_net

        self.device = torch.device(device)
        self.cfg = cfg

        # 加载模型
        self.model = get_net(cfg)
        checkpoint = torch.load(weights_path, map_location=self.device)
        self.model.load_state_dict(checkpoint['state_dict'])
        self.model = self.model.to(self.device)
        self.model.eval()

        # 图像预处理参数
        self.img_size = (640, 640)  # 模型固定输入尺寸

    def preprocess(self, img):
        """预处理：调整大小、归一化、转换Tensor"""
        # 直接调整到模型输入尺寸，避免letterbox导致的尺寸不匹配问题
        img = cv2.resize(img, self.img_size, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

        # 转换
        img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1)  # BGR to RGB, HWC to CHW
        img = np.ascontiguousarray(img)
        img = torch.from_numpy(img).to(self.device).float()
        img /= 255.0
        img = img.unsqueeze(0)  # 增加批次维度 [1, 3, 640, 640]
        return img, None, img.shape[:2]

    def detect(self, img):
        """
        对单帧图像进行推理
        :param img: 原始BGR图像 (numpy数组)
        :return: 绘制了结果的图像, 以及原始输出
        """
        # 预处理
        input_tensor, _, original_shape = self.preprocess(img)

        # 推理
        with torch.no_grad():
            det_out, da_seg_out, ll_seg_out = self.model(input_tensor)

        # --- 后处理示例：这里需要你根据任务自定义 ---
        # 1. 处理目标检测结果 det_out (需要非极大值抑制NMS)
        # 2. 处理可行驶区域分割 da_seg_out (取argmax得到类别图)
        # 3. 处理车道线分割 ll_seg_out (取argmax，然后可能进行曲线拟合)

        # 以下是一个简化的可视化示例（实际需要更完整的后处理）
        result_img = img.copy()
        # 示例：将车道线分割热图叠加到原图
        lane_mask = torch.argmax(ll_seg_out[0], dim=0).byte().cpu().numpy()  # [640, 640]
        lane_mask_resized = cv2.resize(lane_mask, (result_img.shape[1], result_img.shape[0]))
        result_img[lane_mask_resized == 1] = [0, 0, 255]  # 红色标记车道线

        return result_img, (det_out, da_seg_out, ll_seg_out)

def process_video(video_path, output_path='output_video.mp4'):
    """
    处理视频的主函数
    """
    detector = YOLOPInference(device='cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

    cap = cv2.VideoCapture(video_path)
    fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))
    width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
    height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))

    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
    out = cv2.VideoWriter(output_path, fourcc, fps, (width, height))

    frame_count = 0
    print(f"开始处理视频: {video_path}")

    while cap.isOpened():
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break

        frame_count += 1
        print(f"处理第 {frame_count} 帧...")

        # 检测
        result_frame, _ = detector.detect(frame)

        # 写入输出视频
        out.write(result_frame)

        # 实时显示（可选）
        cv2.imshow('YOLOP Lane Detection', result_frame)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break

    cap.release()
    out.release()
    cv2.destroyAllWindows()
    print(f"视频处理完成！保存至: {output_path}")

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    # 处理单个视频文件
    process_video("test_video.mp4", "output_video.mp4")

    # 或者处理摄像头实时流（source改为0）
    # process_video(0, "摄像头录制.mp4")

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一、YOLOP 车道检测原理

YOLOP 的车道检测是其三大任务（目标检测、可行驶区域分割、车道线检测）之一，整体流程如下：

1. 网络架构
   • 骨干网络：采用 CSPDarknet，通过卷积、残差连接、跨阶段局部连接（CSP）等操作，提取多尺度图像特征，生成不同层级的特征图。
   • 颈部网络：使用 PANet（路径聚合网络）结合 FPN（特征金字塔网络），实现自上而下的语义特征与自下而上的定位特征融合，增强多尺度特征表达能力。
   • 头部网络：车道线分割头接收颈部输出的特征图，经上采样恢复至输入图像尺寸，输出每个像素属于车道线或背景的概率掩码。
2. 车道线分割流程
   • 输入图像经骨干网络提取特征，颈部网络融合多尺度特征后传入车道线分割头。
   • 分割头通过多次上采样，将特征图从低分辨率恢复至原始图像大小，最终输出二值化的车道线分割结果。
   • 训练时，采用多任务损失函数，联合优化目标检测、可行驶区域分割和车道线检测三个任务，平衡各任务权重，提升整体性能。
3. 核心特点
   • 共享特征提取层，减少计算量，提高推理速度，满足实时性要求。
   • 多任务联合训练，利用任务间的相关性提升车道线检测精度，尤其在复杂路况下表现更优。

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二、包含的人工智能知识

1. 卷积神经网络（CNN）
   • 卷积层：通过卷积核提取图像局部特征，如边缘、纹理等，是车道线特征提取的基础。
   • 池化层：降低特征图维度，保留关键信息，减少计算量，同时增强特征的平移不变性。
   • 激活函数：如 Mish、Leaky ReLU，引入非线性，提升网络对复杂特征的拟合能力。
   • 残差连接：解决深层网络梯度消失问题，帮助网络学习车道线的细微特征。
2. 特征融合技术
   • FPN：构建特征金字塔，融合不同层级的特征，使网络能同时捕捉车道线的细节与全局语义信息。
   • PANet：补充自下而上的特征传递路径，增强定位特征，提升车道线的位置精度。
3. 多任务学习
   • 将车道线检测与目标检测、可行驶区域分割联合训练，通过共享特征与联合损失函数，实现多个任务的协同优化，提高模型的泛化能力与效率。
4. 损失函数设计
   • 车道线分割损失通常采用 Tversky 损失、BCE 损失、Dice 损失等组合，解决类别不平衡问题，提高对车道线边缘和细小车道线的检测精度。
   • 多任务损失通过加权求和，平衡各任务的训练优先级，避免某一任务主导训练过程。
5. 数据增强
   • 采用随机裁剪、旋转、翻转、亮度调整等方法扩充数据集，增强模型对不同光照、天气、路况的适应能力，提升车道线检测的鲁棒性。

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三、包含的数学知识

1. 线性代数
   • 矩阵运算：卷积操作本质是矩阵乘法，特征图的生成、变换均依赖矩阵运算，包括卷积核与特征图的互相关计算、批量归一化中的均值和方差计算等。
   • 张量操作：网络中数据以张量形式存在，涉及张量的形状变换、拼接、切片等操作，是特征处理的基础。
   • 特征空间映射：通过线性变换与非线性激活，将图像像素空间映射到高维特征空间，便于车道线特征的提取与区分。
2. 概率与统计
   • 概率分布：输出的车道线概率掩码基于概率分布，通过 Softmax 或 Sigmoid 函数将网络输出转化为概率，用于判断像素类别。
   • 最大似然估计：训练过程中，通过最小化损失函数，等价于最大化样本的对数似然，使模型输出尽可能接近真实标签的概率分布。
   • 置信度计算：车道线分割结果的置信度基于概率统计，用于筛选可靠的检测结果。
3. 最优化理论
   • 梯度下降法：采用随机梯度下降（SGD）、Adam 等优化器，通过计算损失函数对网络参数的梯度，迭代更新参数，最小化损失函数，实现模型训练。
   • 损失函数优化：多任务损失函数的加权系数通过交叉验证等方法确定，属于超参数优化问题，以达到最优的模型性能。
   • 正则化：通过 L1、L2 正则化或 Dropout 等方法，防止过拟合，提高模型的泛化能力，其本质是在目标函数中加入惩罚项，约束参数空间。
4. 几何学
   • 透视变换：处理车道线的透视畸变，将图像中的车道线从透视视角转换为鸟瞰视角，便于车道线的检测与拟合。
   • 像素坐标映射：上采样过程中，通过插值算法（如双线性插值）实现像素坐标的映射，恢复特征图的空间分辨率，保证车道线位置的准确性。

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四、总结

YOLOP 车道检测是 AI 与数学知识深度融合的典型应用。其以 CNN 为基础，借助特征融合、多任务学习等 AI 技术，结合矩阵运算、概率统计、最优化等数学方法，实现高效、精准的车道线检测，为自动驾驶等场景提供关键的环境感知能力。