Bagaimana untuk melakukan analisis tingkah laku memandu dan pemahaman mesin dalam PHP?

Dengan perkembangan berterusan sains dan teknologi, teknologi baharu terus muncul, dan teknologi semakin digunakan dalam pelbagai industri. Dalam bidang pengangkutan, secara beransur-ansur menjadi mungkin untuk menganalisis tingkah laku pemanduan dan pemahaman mesin melalui penggunaan teknologi seperti penglihatan komputer dan pembelajaran mesin.

Dalam bidang ini, PHP ialah pilihan yang baik. PHP ialah bahasa skrip bahagian pelayan sumber terbuka, merentas platform. Oleh kerana ia sangat sesuai untuk pemprosesan dan analisis data, PHP telah digunakan secara meluas dalam kerja analisis tingkah laku memandu hari ini.

Analisis tingkah laku pemanduan ialah teknologi yang menilai kualiti pemanduan dan status keselamatan dengan menganalisis tingkah laku dan tindakan pemandu. Ia juga dipanggil penilaian tingkah laku. Teknologi ini boleh menangkap foto/video dan menjalankan analisis terperinci pergerakan pemandu untuk mengenal pasti postur, tingkah laku dan ekspresi muka pemandu untuk mengukur masa tindak balas, perhatian dan kebolehan membuat keputusan mereka. Melalui analisis dan perbandingan data ini, keputusan penilaian kualiti pemanduan dan keselamatan pemanduan pemandu boleh diperoleh, yang merupakan salah satu cara penting untuk memastikan keselamatan lalu lintas jalan raya dan mengurangkan kemalangan jalan raya.

Bagaimana untuk menggunakan PHP untuk analisis tingkah laku memandu dan pemahaman mesin? Di bawah ini saya akan memperkenalkannya dari dua aspek.

1. Gunakan PHP untuk klasifikasi dan pengenalpastian tingkah laku memandu

PHP boleh menggunakan algoritma pembelajaran diselia dan tidak diselia untuk pengelasan dan pengenalpastian melalui beberapa perpustakaan pembelajaran mesin yang berkuasa. Sebagai contoh, tingkah laku pemandu dan kenderaan boleh dipantau dan diklasifikasikan menggunakan teknik penglihatan komputer dengan menggunakan OpenCV dan perpustakaan sambungan webcam PHP.

Sebagai contoh, kita boleh menulis program dalam PHP, menggunakan sambungan webcam untuk menangkap imej muka pemandu dalam masa nyata dan mengenal pasti ekspresi mukanya, seperti tahap pembukaan bibir, dsb., melalui Algoritma pengesanan dan pengesanan muka dalam perpustakaan OpenCV Tahap peningkatan kening, dsb., maklumat ini boleh memberi kita maklumat penting seperti tumpuan pemandu, ketenangan dan perubahan emosi. Data ini boleh diberikan kepada algoritma pembelajaran mesin lain untuk menganalisis lebih lanjut kualiti pemanduan dan postur keselamatan pemandu.

Sebaliknya, kami juga boleh menggunakan algoritma pembelajaran tanpa pengawasan seperti algoritma pengelompokan untuk mengumpulkan sejumlah besar data sampel ke dalam kategori yang berbeza. Sebagai contoh, kami boleh menggunakan sambungan kamera web untuk mengambil gambar kenderaan, mengekstrak ciri melalui pengesanan tepi, transformasi tenaga dan algoritma lain dalam pustaka OpenCV, dan menggunakan algoritma pengelompokan untuk mengelaskan kenderaan yang berbeza ke dalam beberapa kategori yang berbeza penunjuk prestasi utama.

2. Menggunakan PHP untuk analisis data dan perlombongan

Dalam pengumpulan dan analisis data tingkah laku memandu, perlombongan data merupakan langkah yang sangat penting. PHP boleh menggunakan pelbagai algoritma perlombongan data untuk menganalisis data tingkah laku pemanduan, seperti perlombongan peraturan persatuan, pengelasan dan pengelompokan.

Perlombongan peraturan persatuan boleh digunakan untuk menganalisis corak tingkah laku pemandu Contohnya, kita boleh menggunakan PHP untuk menghantar data pemandu dan kenderaan ke dalam algoritma Apriori untuk diproses, dan meneroka corak tingkah laku dan tingkah laku pemandu dalam pelbagai situasi. Model membuat keputusan untuk membuat kesimpulan kemungkinan punca kemalangan jalan raya.

Algoritma klasifikasi boleh digunakan untuk menganalisis kualiti pemanduan pemandu Contohnya, algoritma pepohon keputusan, algoritma mesin vektor sokongan, dll. boleh digunakan untuk mengklasifikasikan sejumlah besar data tingkah laku pemanduan yang dikumpul dan pembelajaran mesin. boleh digunakan untuk mengenal pasti persatuan dan membina model, untuk mencapai tujuan meramalkan tingkah laku pemanduan dengan lebih baik.

Algoritma pengelompokan boleh digunakan untuk menganalisis sejumlah besar data gelagat kenderaan Contohnya, anda boleh menggunakan pengelompokan php, perpustakaan pengelompokan PHP, untuk mengklasifikasikan gelagat kenderaan yang serupa ke dalam kelompok yang sama menggunakan algoritma seperti EM. dan K-means, dengan itu meningkatkan kecekapan analisis Untuk masalah analisis data yang lebih kompleks, algoritma pemprosesan bahasa semula jadi juga boleh digunakan.

Kesimpulan

Secara amnya, PHP boleh dilaksanakan sepenuhnya untuk analisis tingkah laku memandu dan pemahaman mesin. Melalui visi komputer PHP dan perpustakaan pembelajaran mesin, pengenalpastian kenderaan dan pemandu serta analisis tingkah laku boleh dicapai, dengan itu menyediakan beberapa sokongan data penting untuk pengurusan keselamatan lalu lintas. Pada masa yang sama, PHP juga boleh digunakan untuk analisis data dan perlombongan, menganalisis maklumat kompleks dalam data, dan menyediakan sokongan membuat keputusan yang lebih baik untuk pengurusan keselamatan lalu lintas.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melakukan analisis tingkah laku memandu dan pemahaman mesin dalam PHP?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!