为了在 Jetson Nano 上实现 AI 赛车所需的实时感知，最佳工作流程是：在高性能电脑上利用 Grounding DINO + SAM 自动生成 YOLOP 模型所需的定制像素级标注数据，然后将训练好的 YOLOP 模型（已优化为 TensorRT 格式）部署到 Nano 上进行障碍物检测和车道线分割的实时推理。
AI 赛车项目：数据到部署的完整工作流程
您的项目是一个经典的嵌入式实时感知项目，涉及到两个主要阶段和两套不同的 AI 模型：一套用于数据准备（PC），一套用于实时比赛（Jetson Nano）。
第一阶段：数据准备 (Data Annotation)
这一阶段在高性能电脑（PC/云端 GPU）上进行，目标是生成高质量、像素级的三合一定制数据集（障碍物框、可行驶区域、赛道线）。
| 步骤 | 任务 | 使用的模型/工具 | 产出结果 |
|---|---|---|---|
| 1. 采集 | 拍摄赛道图片和视频。 | 您的摄像头 | 原始图像数据 |
| 2. 自动化识别 (Grounding DINO) | 输入文本提示（例如：“盒子”, “赛道线”），让模型在图片中自动识别并框出所有目标。 | Grounding DINO | 边界框（Bounding Box） 和 类别标签（自动完成障碍物的检测预标注） |
| 3. 自动化分割 (SAM) | 将 Grounding DINO 输出的边界框作为空间提示批量输入给 SAM。 | SAM | 精确的像素级掩码（自动完成赛道线和可行驶区域的分割预标注） |
| 4. 标签精修 | 人工快速审核并修正 Grounding DINO + SAM 生成的预标注结果（这是半自动化的精华所在）。 | CVAT 或其他标注软件 | 高质量、完整的 YOLOP 定制数据集 |
第二阶段：模型训练与部署 (Training & Deployment)
这一阶段将您定制的数据转化为能在 Jetson Nano 上高速运行的 AI 系统。
| 步骤 | 任务 | 使用的模型/工具 | 产出结果 |
|---|---|---|---|
| 5. 模型训练 | 使用定制数据集对多任务模型进行训练。 | YOLOP 模型架构 | 针对您的赛道优化过的 YOLOP 权重文件 |
| 6. 模型优化 | 将训练好的模型（通常是 PyTorch 格式）转化为 Jetson 硬件优化的格式。 | NVIDIA TensorRT | 高性能、低延迟的 YOLOP 部署模型 |
| 7. 实时部署 | 将优化后的模型部署到 Jetson Nano 上。 | Jetson Nano | 实时（Real-Time） 的赛道感知和决策系统 |
最终选择： 鉴于您对障碍物检测和车道线分割的双重需求，YOLOP 作为一体化的多任务模型是部署到 Jetson Nano 上的最佳选择。 上面的问题我觉得有个缺点，就是还是需要训练yolop，太麻烦了，有没有类似于Grounded-Segment-Anything，但是可以运行在nvidia jetson nano上的模型。
Q、我就是想识别类似于篮球场、足球场上的那种白线，有现成的模型可以做到不？
A、这是一个非常具体的应用场景，您想识别的篮球场、足球场上的白线（即运动场上的划線）与自动驾驶的车道线有很大区别：
- 特点： 线条通常更细、更直、背景單一（如綠色草地、木地板或塑膠跑道），且形狀是固定的幾何圖案。
- 挑战： 预训练模型很難直接识别，因为它没见过这种**“体育场地”**的标注数据。
针对运动场白线的现有模型方案
要找到一个现成的、无需训练就能完美识别体育场白线的深度学习模型，目前来看非常困难，几乎没有。
这是因为大多数公开的图像分割模型都集中在通用物体（COCO/Pascal VOC）、自动驾驶（BDD100K/CULane）或医学影像。运动场地的划线分割市场需求相對較小，沒有形成通用的零樣本（Zero-shot）模型。
但是，您有两种最接近的替代方案可以尝试：
方案一：使用传统计算机视觉（推荐尝试）
由于体育场的线条具有高度固定的几何特性和高对比度，传统视觉算法往往比复杂的深度学习模型更简单、更快、更稳定。
| 步骤 | 任务 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| 1. 颜色阈值分割 | 将图像轉換到 HSV 顏色空間，僅保留白色範圍的像素。 | 無需訓練，計算量極低（非常快），Jetson Nano 上可達極高幀率。 | 容易受到光照變化（陰影）的影響。 |
| 2. 形態學處理 | 使用膨脹 (Dilation) 和腐蝕 (Erosion) 操作來消除噪點，並連接斷開的線條。 | 進一步提高線條的連續性和清晰度。 | — |
| 3. 霍夫变换 (Hough Transform) | 檢測步驟 2 處理過的圖像中的直線。 | 精確定位直線的參數（角度和位置）。 | 僅適用於直線或簡單曲線。 |
- 结论： 这是一个在 Jetson Nano 上实现实时性（Real-Time）和高鲁棒性的最快、最可靠的方法，无需任何模型训练。
方案二：使用微调过的轻量级分割模型
如果您必须使用 AI 模型，那么可以尝试使用在车道线数据上预训练过的轻量级模型，并进行小规模微调。
| 模型 | 特点 | 适用性 |
|---|---|---|
| LaneNet / ENet | 專為車道線二值分割設計，架構超輕量。 | 雖然它們是為公路車道線設計的，但它們已經學會了**"如何分割細長、連續的線條"**這個通用概念。 |
| 工作流程： | 您只需使用 Grounding DINO + SAM 快速标注几张体育场地的图像，然后用这些少量数据（可能只需要几十张）对预训练的 LaneNet/ENet 进行微调。 | 微调只需很短的时间，比从零开始训练 YOLOP 快得多，而且部署到 Nano 上更容易优化为 TensorRT。 |
最终建议
如果您希望零訓練和絕對的實時性，請選擇方案一（传统计算机视觉）。
如果您希望模型具有一定的智能魯棒性，且不介意極少量的微調，請選擇方案二（轻量级分割模型微调）。
Q、minimouse比赛上那种路线图，有没有ai模型能够识别的？
A、您提到的是 Mini Mouse（或稱微鼠、尋線鼠）比賽中那種極簡、高對比度的黑色賽道圖。這種賽道的特點是：
- 極簡主義： 通常是黑色或深色背景上的單一白色線條。
- 高對比度： 線條與背景顏色差異極大。
- 封閉環境： 光照相對穩定。
針對 Mini Mouse 賽道圖的 AI 模型選擇
對於這種專門設計的、高對比度的尋線任務，使用傳統的深度學習模型（如 YOLOP）是過度殺傷，並且不划算。 AI 模型的強項在於處理複雜、多變、低對比度的真實世界場景（如交通、行人、陰影）。
對於 Mini Mouse 這類賽道，最推薦且最有效率的方案是使用傳統計算機視覺（CV）方法，而不是 AI 模型。
推薦方案：傳統計算機視覺（OpenCV）
這是業界和教育機器人競賽中最常用、最快、最穩定的尋線方法。
| 步驟 | 任務 | 說明 | 優勢 |
|---|---|---|---|
| 1. 圖像顏色轉換 | 將 RGB 圖像轉換為灰度圖，以簡化處理。 | 專注於亮度差異。 | 極快，計算量最小。 |
| 2. 二值化（閾值分割） | 設置一個閾值，將圖像中所有低於該閾值的像素設為黑色（線條），高於該閾值的像素設為白色（背景）。 | 由於線條和背景對比度極高，這個步驟能完美分離線和背景。 | 無需訓練，實時性極高，Jetson Nano 上可以達到極高的幀率。 |
| 3. 重心點計算 | 計算二值化後線條區域的幾何重心（Centroid）。 | 重心點即為車輛需要跟隨的目標點。 | 直接輸出控制信息，適合簡單的 PID 控制。 |
| 4. 區域感興趣（ROI） | 只處理圖像底部的一小塊區域（車輛前方的視野），而不是整個圖像。 | 進一步減少計算量，確保速度。 | 速度更快，專注於當前決策。 |
為什麼不推薦 AI 模型（YOLOP/LaneNet）？
- 訓練成本： 即使使用最輕量的模型，您仍然需要大量時間來標註數據並進行模型訓練，這對於一個如此簡單的視覺任務來說是巨大的浪費。
- 推理開銷： 即使優化為 TensorRT，深度學習模型在 Jetson Nano 上的運行速度仍不如直接的 CV 算法。
- 過度複雜： AI 模型會試圖學習和泛化不必要的複雜特徵，而 CV 算法只需要一行代碼來鎖定目標顏色或亮度。
總結： 對於 Mini Mouse 這種高對比度的尋線任務，請使用 OpenCV 庫中的顏色閾值分割和重心計算。這是最快、最穩定、最直接的解決方案，完全不需要深度學習模型。
