TensorFlow与android的人脸识别和车道路面识别

先看效果

人体骨架识别

人脸识别

车道识别

车道线与车辆识别

因图片过大无法上传请上github上看效果

本项目使用的是Camera2的api

过段时间我还会陆续公布一些更好玩的模型

目前本Demo模型能识别出抽烟打电话闭眼睁眼TensorFlowObjectDetectionAPIModel 为检测规则画框TensorFlowImageClassifier2 为车道检测之后不规则绘制（因时间仓促还没有进行绘图优化）识别道路的测试方法请自行百度寻找图片或者视频都可以

TensorFlowImageClassifier3 是用来识别人体骨架的这个模型是有特定输入和特定输出的需要经过3层转换才能使用接下来准备上线道路障碍物识别...

Camera2BasicFragment4 这是一个用检测来识别车道和前车里面增加了点逻辑来判断是否是车道偏离或者前车过近具体做法是如果检测出线则判断斜率k = (y2-y1)/(x2-x1)然后设定一个固定斜率来判断是否是车道偏离如果是检测出前面的车辆中心点在横屏8分之2到8分之6的范围内则判断中心点居上距离大于一定范围则算前车过近或者如果车的高度大于一定级别则算前车过近

另外：有人私下问我本项目在他们的手机上跑起来卡顿严重这是算力的问题，目前tensorFlow在移动设备上貌似不支持GPU，而CPU的浮点运算速度比较慢导致的推荐使用华为P10 或者骁龙845 635之类的U来跑跑看一般P10的话 1能一秒4帧 2能1秒8帧 3能一秒1帧 4能一秒6帧左右当然以上数据仅供产考

github：https://github.com/yuxitong/TensorFlowDemo

最后编辑于：2018.04.02 13:27:26

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