上传源码至AidLux（具体操作见前面AIGC帖子）
配置环境：
cd YOLOP/YOLOP
pip install -r requirements.txt
pip install torch1.8.1 torchvision0.9.1 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
pip install onnxruntime -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
进行推理：
python tools/demo.py --source inference/images
报错进行如下操作，不报错不用看
pip install opencv_python==4.5.4.60 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
环境配置完成
推理结果
运行预警系统：
python forewarning.py
报错：
解决中文报错后重新运行：
结果：
基于人工智能与边缘计算AidLux的自动驾驶智能预警应用方案
