参考AidLux自动驾驶感知系统训练营课程内容，3个课时落地Aidlux端自动驾驶智能预警应用。在安卓手机端安装AidLux系统，通过简单配置系统依赖库环境，部署检测代码和模型，完成对车道目标的检测预警。
完整代码在训练营提供的资源中获取。
关键代码：
使用ONNX模型进行推理：
def infer(ori_img, img, r, dw, dh, new_unpad_w, new_unpad_h):
ort_session = ort.InferenceSession(onnx_path) # 读取模型
t0 = time.time()
# inference: (1,n,6) (1,2,640,640) (1,2,640,640)
det_out, da_seg_out, ll_seg_out = ort_session.run(
['det_out', 'drive_area_seg', 'lane_line_seg'],
input_feed={"images": img}#推理
检测结果：
