Masalah pengecaman peraturan lalu lintas dalam pemanduan autonomi

Masalah pengecaman peraturan lalu lintas dalam pemanduan autonomi memerlukan contoh kod khusus

Abstrak:
Teknologi pemanduan autonomi berkembang pesat dan dijangka akan dikomersialkan pada masa hadapan. Bagaimanapun, pada masa yang sama, kenderaan autonomi menghadapi cabaran penting, iaitu pengenalan dan pematuhan peraturan lalu lintas. Artikel ini akan menumpukan pada masalah pengecaman peraturan trafik dalam pemanduan autonomi dan memberikan beberapa contoh kod khusus.

1. Latar belakang penyelidikan
   Kenderaan autonomi perlu mematuhi peraturan lalu lintas semasa memandu untuk memastikan keselamatan dan kelancaran lalu lintas. Walau bagaimanapun, pengiktirafan peraturan lalu lintas adalah tugas yang mencabar untuk sistem penglihatan komputer. Peraturan lalu lintas datang dalam pelbagai bentuk, termasuk lampu isyarat, papan tanda, tanda jalan, dll. Oleh itu, cara mengenal pasti dan memahami peraturan lalu lintas ini dengan tepat telah menjadi isu penting dalam teknologi pemanduan autonomi.
2. Algoritma Pengecaman Peraturan Trafik
   Untuk menyelesaikan masalah pengecaman peraturan lalu lintas, visi komputer dan teknologi pembelajaran mendalam boleh digunakan. Di bawah ialah contoh kod ringkas yang menunjukkan cara menggunakan model pembelajaran mendalam untuk mengenali tanda lalu lintas.

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)

Contoh ini menggunakan model MobileNetV2 pra-latihan untuk pengelasan imej. Pertama, imej ditukar kepada format input yang boleh diterima oleh model dengan memuatkan dan memprosesnya terlebih dahulu. Kemudian, gunakan model untuk meramalkan imej, dan keluarkan kategori dan kebarangkalian tanda lalu lintas berdasarkan hasil ramalan.

3. Aplikasi Lanjutan
   Selain pengiktirafan papan tanda lalu lintas dan pelekat, pengiktirafan peraturan lalu lintas lain juga boleh dicapai dengan melanjutkan kod di atas. Contohnya, anda boleh menggunakan model pengesanan sasaran untuk mengenal pasti status lampu isyarat lampu isyarat atau menggunakan model pembahagian semantik untuk mengenal pasti penanda jalan, dsb. Dengan menggabungkan model dan teknologi yang berbeza, pengiktirafan peraturan trafik yang lebih komprehensif dan tepat boleh dicapai.

Kesimpulan:
Pengiktirafan peraturan trafik adalah isu utama dalam teknologi pemanduan autonomi. Melalui aplikasi yang munasabah visi komputer dan teknologi pembelajaran mendalam, pengiktirafan yang tepat terhadap peraturan lalu lintas seperti tanda lalu lintas dan papan tanda boleh dicapai. Walau bagaimanapun, masih terdapat beberapa cabaran, seperti pengenalpastian peraturan dan pengendalian pengecualian dalam persekitaran trafik yang kompleks. Pada masa hadapan, kami boleh meningkatkan keupayaan pengecaman peraturan trafik kenderaan autonomi melalui penyelidikan lanjut dan inovasi teknologi.

Atas ialah kandungan terperinci Masalah pengecaman peraturan lalu lintas dalam pemanduan autonomi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!