自动驾驶ADAS算法--后视碰撞预警算法实现和测试demo的exe ...

下载测试工程后可以根据《自动驾驶ADAS算法--测试工程环境搭建-CSDN博客》完成环境的搭建。
测试的exe步伐，无需解压码就可以体验算法测试效果（代码原工程非免费介意无下载）

通过网盘分享的文件：后视碰撞预警
链接: https://pan.baidu.com/s/1j6FZKLPLN2RN9SdwZso0uA 提取码: vdh3
1、压缩包解压后显示如下所示

测试文件包括：可实行的exe文件、测试的视频等。
2.双击exe就可以运行测试步伐，测试步伐界面显示如下所示：

测试效果如下所示：
假造视频测试效果图片

实车测试效果图片

假造视频测试效果视频

     自动驾驶ADAS算法--基于yolo的后视图像碰撞预警假造测试结果
  实车测试效果视频

     自动驾驶ADAS算法--基于yolo的后视图像碰撞预警实车测试结果
  
部门代码实现如下所示：

1. // TODO: 在此添加控件通知处理程序代码
2. int c = 0;
3. int frameRate = 10;
4. Mat frame;
5. namedWindow("video-demo", WINDOW_AUTOSIZE);
6. VideoCapture capture;
7. //连接视频
8. capture.open("晴天后视碰撞.avi");
9. if (!capture.isOpened()) {
10.         printf("could not load video data...\n");
11. }
13. int frames = capture.get(CAP_PROP_FRAME_COUNT);//获取视频针数目(一帧就是一张图片)
14. double fps = capture.get(CAP_PROP_FPS);//获取每针视频的频率
15. // 获取帧的视频宽度，视频高度
16. Size size = Size(capture.get(CAP_PROP_FRAME_WIDTH), capture.get(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT));
17. cout << frames << endl;
18. cout << fps << endl;
19. cout << size << endl;
20. VideoWriter writer("result.avi", VideoWriter::fourcc('M', 'J', 'P', 'G'), fps, Size(JS_IMG_W, JS_IMG_H));
22. int alarmFalg = 0;
23. int alarmIndex = 0;
24. //step2:load labels
25. js_yolo_loadLabels("coco.names");
26. int FrameNum = 0;
27. //step-3:load onnx model
28. std::string onnxpath = "yolo11n.onnx";
29. js_yolo_loadModes(onnxpath);
30. js_initObjList(&g_ttc_objlist_B);
31. js_initMultObjList(&g_ttc_objlist_Mult_B);
32. for (;;)
33. {
34.         //将视频转给每一张张图进行处理
35.         capture >> frame;
36.                 //step-5:get infer result
37.                 int64 start = cv::getTickCount();
38.                 int w = frame.cols;
39.                 int h = frame.rows;
41.                 if (w > 0 && h > 0)
42.                 {               
43.                         //运行函数
44.                         js_yolo_run(frame, w, h);
45.                         // NMS
46.                         js_yolo_NMS(); //js_yolo_NMS(frame);
47.                        
48.                         //初始化算法结构体
49.                         js_yolo_initObj(&g_ttc_objlist_B);
52.                         float data_TOP_A[9], data_TOP_A_T[9];
53.                         js_3Dpointf Pdst;
54.                         js_pointf PsrcLF3, PsrcRF3, PsrcLF1, PsrcRF1, PsrcLF2, PsrcRF2;
55.                         JS_Parameter para;
56.                         js_fc fc;
57.                         js_init_Parameter(&para);
58.                         js_initfc(&fc);
59.                         js_initAngle(data_TOP_A, para.rx, para.ry, para.rz);
60.                         js_initAngleT(data_TOP_A, data_TOP_A_T);
61.                         for (int i = 0; i < 9; i++)printf("%f ", data_TOP_A_T[i]);
63.                         //多帧跟踪 g_ttc_objlist_Mult_B
64.                         int ttflag = 0;
65.                         js_MultTrack(g_ttc_objlist_B, &g_ttc_objlist_Mult_B, 0.2);
66.                         js_getSpeed_ttc_wordp(&g_ttc_objlist_Mult_B, data_TOP_A_T, para, fc, 33);
67.                        
68.                        
69.                         putTextZH(frame, "      金书世界      \nwww.jinshushijie.com", cv::Point(10, 20), Scalar(255, 0, 0), 40, "楷体", false, false);                        //输出文字到图像上
70.                         FrameNum++;
71.                         writer << frame;
72.                         //视频播放完退出
73.                         if (frame.empty())break;
74.                         imshow("video-demo", frame);
75.                         //在视频播放期间按键退出
76.                         if (waitKey(33) >= 0) break;
77.                 }
79. }
80. //释放
81. capture.release();
82. g_yolo_session_options.release();
83. js_yolo_release();

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