闲来无事写的一个简单的安卓项目，将YOLOPv2和YOLOv8的模型用NCNN运行，用YOLOv8的目标检测替换了YOLOPv2中的目标检测部分，并写成了c++的多线程保证实时性（所以就不计算帧率了，没意义），骁龙8+手机模型计算耗时和效果图如下（来自手机录屏）：
添加了几个可选功能：
1、可选择的三个任务的计算与绘制：目标检测、车道线识别、可行驶区域识别
2、一个Zoom放大工具条（由于手机摄像头广角太大，用初始画面实际上体现不出来实际距离，所以写的一个简单的放大图像功能，当然这也是为后续功能铺路）
3、CPU和GPU切换（建议首次运行后马上点开GPU,保证性能）
项目工程里面给了安卓实现
- 速度还行，但是不太稳定，测试工具为骁龙8+芯片的手机，yolopv2耗时在50-70ms左右、yolov8n的耗时在20-50不等，做过测试，发热不明显，耗电一般，后面考虑加上bytetrack（有空直接做个辅助驾驶软件吧）
- 安卓工程并没有做尺寸调整，固定yolopv2的输入为320，而yolov8为640
我也导出了APP，给大家下载玩玩: （建议首次运行后马上点开GPU,保证性能） 链接: https://pan.baidu.com/s/1R6TnjWUQuDW3sgJyeBZRjQ?pwd=ykfu 提取码: ykfu
缩放功能：
任务选择：
https://github.com/FeiGeChuanShu/YOLOPv2-ncnn
https://github.com/FeiGeChuanShu/ncnn-android-yolov8