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项目简介
OpenADAS2 Perception是一个基于C++和TensorFlow Lite的开源感知系统，用于处理视频或图像序列，可完成目标检测、跟踪和识别等任务。该项目结合深度学习模型与图像处理技术，提供高效、灵活的感知解决方案。
项目的主要特性和功能
- 目标检测：借助深度学习模型对视频或图像序列中的目标进行检测。
- 目标跟踪：在检测到目标后进行跟踪，保障目标在连续帧中的稳定性。
- 图像处理：具备图像预处理、透视变换、网格绘制等功能，提升检测和跟踪的准确性。
- 多平台支持：支持在Mac（Apple Silicon）和Windows平台上运行。
安装使用步骤
1. 下载模型和数据
从data.zip下载模型和数据，并解压到data文件夹。
2. 安装依赖
Mac (Apple Silicon)
- 安装Bazel 5.3.0：Bazel安装指南
- 使用Bazel构建TensorFlow Lite：TensorFlow Lite构建指南
bash cd src/inference/thirdparty/tensorflow bazel build --cpu=darwin_arm64 --macos_minimum_os=13.0 --define tflite_with_xnnpack=true -c opt //tensorflow/lite:libtensorflowlite.dylib
Windows
- 使用Git Bash作为终端
- 安装Visual Studio 2022
- 安装Chocolatey：Chocolatey安装指南
- 安装CMake和OpenCV：
bash choco install cmake choco install opencv
3. 构建项目
Mac (Apple Silicon)
bash
mkdir build
cd build
cmake .. -DCMAKE_HOST_SYSTEM_PROCESSOR=arm64 -DBUILD_SYSTEM=arm64
make
Windows
bash
mkdir build
cd build
OPENCV_DIR=C:\\tools\\opencv\\build cmake ..
cmake --build . --config Release
4. 运行演示
Mac (Apple Silicon)
bash
cd build
./demo ../data/video.mp4
Windows
bash
cd build
./demo.exe ../data/video.mp4
5. 注意事项
- 确保在编译和运行之前安装所有必要的依赖库。
- 根据您的环境和需求修改配置文件或参数。
- 如果遇到问题，请检查日志文件或错误消息以获取更多信息。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】