Skip to content

Latest commit

 

History

History
61 lines (46 loc) · 2.89 KB

README.md

File metadata and controls

61 lines (46 loc) · 2.89 KB

Praxisprojekt

Entwicklung eines Fahrassistenzsystems

Inhaltsverzeichnis

Verzeichnisse

Pfad Beschreibung
datasets In diesem Projekt Verwendete Datensätze
docs Dokumentation über Teile dieses Projektes
gui Multifunktionale grafische Benutzeroberfläche
models Vortrainierte KI-Modelle zur Straßenschilderkennung
notebooks Einblicke in Azure ML Studio
raspi Programme zur Ausführung auf einem Raspberry-Pi
yolov5 Kopie des YOLOv5 Repositories mit eigenen Erweiterungen

Hardware

Architektur

Architektur

Einrichtung des Systems

Bereitstellung des KI-Modells

  1. Repository auf einen performanten Rechner klonen
  2. In das Verzeichnis yolov5 navigieren
  3. Folgenden Befehl ausführen: python restapi.py --model yolov5n-1280-gtsdb-full

Einrichtung der Raspberry-Pi Software

  1. Repository auf den im Bausatz verbauten Raspberry-Pi klonen
  2. In das Verzeichnis raspi navigieren
  3. Datei .env.example nach .env kopieren
  4. Fehlende Werte in der Datei .env ergänzen
  5. Folgenden Befehl ausführen: pip3 install -r requirements.txt
  6. Im neuem Terminal in das Verzeichnis SunFounder_PiCar-V/remote_control navigieren
  7. Folgenden Befehl ausführen: ./start
  8. Folgenden Befehl im urspünglichen Terminal ausführen: python3 main.py

Bedienung der grafischen Benutzeroberfläche