A project conducted in May 2021. A small car equipped with Raspberry Pi 4B achieves automatic line following and recognition of red traffic lights for speed control through deep learning. An Intel Neural Compute Stick is externally connected to the Raspberry Pi to accelerate inference.
21年5月份做的一个项目。
搭载树莓派4B的小车通过深度学习实现自动巡线、识别红路灯加速减速。树莓派外接Intel神经计算棒实现加速推理。
执行mycar文件夹中的drive函数启动小车：
python manage.py drive --model models/angle_with_light13.xml
其它代码在donkeycar文件夹里，上传到了release。
release里有很多其它文件，是我之前通过github把一些训练需要的文件上传到kaggle用的。
使用的是微雪的车模
donkeycar版本：3.1
openvino版本2019.3 因为计算棒是NCS一代，所以openvino也用的比较老的版本。
项目是在开源项目donkeycar上做了修改,官方仓库地址：https://github.com/autorope/donkeycar
巡线和识别红绿灯用了两个模型，并且使用了计算棒加速，所以修改了donkeycar\donkeycar\parts文件夹下的keras.py,修改了模型训练，推理相关的代码。
然后还对遥控器的功能做了些简单修改。
h52pb.py是用来把keras的.h5模型转成pb模型的，因为openvino不支持.h5直接转成IR模型。IR.py是加载单个IR模型做推理的示例代码。
演示视频：
模型：
