让OAK和openvino带你飞，三天玩转智能驾驶
要想玩转辅助驾驶，无人驾驶谈何容易？你要从相机选型、传感器搭配、主控选择、软件系统搭建、深度学习框架选择等等开始弄起。然后这才是噩梦的开始，如何在主控上运行多个模型？如何获得海量的训练数据？如何训练出满意的模型？如何降低功耗控制散热还要保持高算力？好多好多问题，还有好大好大的工作量等着开发者去面对。
然而OAK的出现，似乎是为了解决这些问题量身打造的：
1、首先，它自带的双目测距，物体坐标测量只需要一行代码就搞定了。
2、然后，它内置的4T算力的movidusX芯片是intel的亲儿子，intel自己开发的openvino里具有海量预训练好的，符合智能驾驶的模型你可以轻松拿来享用（关键还免费）。
3、如果你觉得openvino里面的训练好的模型用起来不过瘾，你也可以通过openvino，把你自己的模型部署在OAK上。
4、简单好用的API有基于python版本的，也有C++版本的，基于pipeline的管道通讯方式，实现不同软件模块间的数据交互，简单易用。可以让你在短时间，实现ADAS里面的大部分功能。
你心动了吗？
Openvino里和ADAS相关的预训练模型有：
- semantic-segmentation-adas-0001
它可以做图像语义分割，识别并分割前方的road、sidewalk、building、wall、fence、pole、traffic light、traffic sign、vegetation、terrain、sky、person、rider、car、truck、bus、train、motorcycle、Bicycle、ego-vehicle。完成车道识别，交通标志识别，行人车辆识别等。
- pedestrian-and-vehicle-detector-adas-0001
可以识别车前方和后方的人和车，结合OAK-D的双目测量，可以识别出人和车的物理位置、距离、大小等。进行盲区检测、辅助泊车、行人保护、避撞等
Openvino里智能座舱相关的预训练模型有：
- driver-action-recognition-adas-0002
驾驶员行为检测，可以检测驾驶员有没有在车里做了开车以外的事情，比如喝水、玩手机、操作空调、和边上人说话等
- head-pose-estimation-adas-0001和gaze-estimation-adas-0002
头部姿态检测和目光注视方向模型，可检测驾驶员是否头看着前方，有没有低头，有没有疲劳驾驶。
- facial-landmarks-35-adas-0002
人脸识别模型可以识别驾驶员身份，驾驶员坐进驾驶室后，就可以自动识别驾驶员身份。
Openvino里还有很多相关于辅助安全驾驶、智能座舱、无人驾驶的预训练模型，可以轻松跑在OAK里。欢迎关注我们的官网oakchina.cn。也许你和智能驾驶之间只差了一个OAK。