Problèmes de reconnaissance des règles de circulation en conduite autonome

Le problème de reconnaissance des règles de circulation dans la conduite autonome nécessite des exemples de code spécifiques

Résumé :
La technologie de conduite autonome se développe rapidement et devrait être commercialisée à l'avenir. Cependant, dans le même temps, les véhicules autonomes sont confrontés à un défi important, à savoir l’identification et le respect des règles de circulation. Cet article se concentrera sur le problème de la reconnaissance des règles de circulation dans la conduite autonome et donnera quelques exemples de codes spécifiques.

1. Contexte de recherche
   Les véhicules autonomes doivent respecter les règles de circulation pendant la conduite pour garantir la sécurité et la fluidité de la circulation. Cependant, la reconnaissance des règles de circulation est une tâche difficile pour les systèmes de vision par ordinateur. Les règles de circulation se présentent sous diverses formes, notamment les feux de circulation, la signalisation, le marquage routier, etc. Par conséquent, comment identifier et comprendre avec précision ces règles de circulation est devenu un problème important dans la technologie de conduite autonome.
2. Algorithme de reconnaissance des règles de circulation
   Afin de résoudre le problème de la reconnaissance des règles de circulation, les technologies de vision par ordinateur et d'apprentissage en profondeur peuvent être utilisées. Vous trouverez ci-dessous un exemple de code simple qui montre comment utiliser un modèle d'apprentissage profond pour reconnaître les panneaux de signalisation.

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array
from tensorflow.keras.applications.mobilenet_v2 import preprocess_input, decode_predictions
import numpy as np

# 加载训练好的模型
model = tf.keras.applications.MobileNetV2(weights='imagenet')

# 定义标志标牌的类别
classes = ['stop', 'yield', 'speed_limit', 'no_entry', 'crosswalk']

# 加载并预处理图像
image_path = 'traffic_sign.jpg'
image = load_img(image_path, target_size=(224, 224))
image = img_to_array(image)
image = np.expand_dims(image, axis=0)
image = preprocess_input(image)

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(image)
results = decode_predictions(predictions, top=1)[0]

# 打印预测结果
for result in results:
    class_index = result[0]
    probability = result[1]
    class_name = classes[class_index]
    print('Predicted Traffic Sign:', class_name)
    print('Probability:', probability)

Cet exemple utilise le modèle pré-entraîné MobileNetV2 pour la classification des images. Tout d’abord, l’image est convertie dans un format d’entrée que le modèle peut accepter en la chargeant et en la prétraitant. Ensuite, utilisez le modèle pour prédire l'image et affichez la catégorie et la probabilité du panneau de signalisation en fonction des résultats de la prédiction.

3. Applications étendues
   En plus de la reconnaissance des panneaux de signalisation et des pancartes, la reconnaissance d'autres règles de circulation peut également être obtenue en étendant le code ci-dessus. Par exemple, vous pouvez utiliser un modèle de détection de cible pour identifier l'état d'un feu tricolore, ou utiliser un modèle de segmentation sémantique pour identifier les marquages ​​routiers, etc. En combinant différents modèles et technologies, une reconnaissance plus complète et plus précise des règles de circulation peut être obtenue.

Conclusion :
La reconnaissance des règles de circulation est un enjeu clé dans la technologie de conduite autonome. Grâce à l'application raisonnable de la vision par ordinateur et de la technologie d'apprentissage profond, une reconnaissance précise des règles de circulation telles que les panneaux de signalisation et les panneaux de signalisation peut être obtenue. Cependant, certains défis subsistent, tels que l'identification des règles et la gestion des exceptions dans des environnements de trafic complexes. À l’avenir, nous pourrons améliorer les capacités de reconnaissance des règles de circulation des véhicules autonomes grâce à de nouvelles recherches et innovations technologiques.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!