基于边缘计算AidLux的自动驾驶智能预警应用方案

上传源码至AidLux（具体操作见前面AIGC帖子）

配置环境：

cd YOLOP/YOLOP

pip install -r requirements.txt
pip install torch1.8.1 torchvision0.9.1 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

pip install onnxruntime -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

进行推理：

python tools/demo.py --source inference/images

报错进行如下操作，不报错不用看

pip install opencv_python==4.5.4.60 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

环境配置完成

推理结果

运行预警系统：
python forewarning.py

报错：

解决中文报错后重新运行：


结果：

基于人工智能与边缘计算AidLux的自动驾驶智能预警应用方案