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基于CNN的汽車(chē)安全駕駛輔助系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

發(fā)布時(shí)間:2025-01-07 00:48
  隨著人們生活水平的提高,汽車(chē)已經(jīng)成為中國(guó)家庭必備交通工具,同時(shí)隨著科技的進(jìn)步,汽車(chē)的易操作性、安全性、娛樂(lè)性也得到了迅速提升,使得人們可以通過(guò)汽車(chē)做更多的事情。近年來(lái),隨著人工智能的迅猛發(fā)展,計(jì)算機(jī)視覺(jué)越來(lái)越接近人類(lèi)的識(shí)別和判斷能力,汽車(chē)的智能化必將是一個(gè)趨勢(shì)。本文從計(jì)算機(jī)視覺(jué)出發(fā),以汽車(chē)駕駛安全為目的,展開(kāi)研究,主要工作有以下幾個(gè)方面:(1)研究測(cè)試交通標(biāo)志的識(shí)別方案。本文首先介紹基于統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別的圖像識(shí)別方案,該方案對(duì)于本文要解決的問(wèn)題難度較大。然后介紹基于人工智能的方案,人工智能的最重要的解決方案就是機(jī)器學(xué)習(xí),通過(guò)將復(fù)雜的分析問(wèn)題分解為多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),然后利用計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的數(shù)學(xué)計(jì)算能力,對(duì)大量樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行不斷擬合,從而推導(dǎo)出較優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù),來(lái)解決復(fù)雜的分析問(wèn)題。目前主流的機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)是CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)),該網(wǎng)絡(luò)在圖像分析領(lǐng)域起到了必不可少的作用。然后介紹了一種經(jīng)典的淺度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型LeNet-5,本文正是利用這種模型對(duì)交通標(biāo)識(shí)進(jìn)行分類(lèi),通過(guò)Caffe機(jī)器學(xué)習(xí)框架工具對(duì)LeNet-5模型進(jìn)行訓(xùn)練,經(jīng)過(guò)4000次迭代,最終達(dá)到99.01%的識(shí)別準(zhǔn)確率。(2)研究測(cè)試道路物體檢測(cè)方案。首...

【文章頁(yè)數(shù)】:57 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖2-2?GTSRB交通標(biāo)志圖示??

圖2-2?GTSRB交通標(biāo)志圖示??

魯數(shù)據(jù)集中的每個(gè)圖片在現(xiàn)實(shí)中只出現(xiàn)一次??圖2-2?GTSRB交通標(biāo)志圖示??所有的訓(xùn)練圖片按照43個(gè)類(lèi)別,存放在不同的目錄下,如下圖2-3所示:??鐘國(guó)麵?達(dá)國(guó)國(guó)??00000?00001?00002?00003?00004?00005??.i々?


圖2-3訓(xùn)練數(shù)據(jù)集目錄

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圖2-2?GTSRB交通標(biāo)志圖示??有的訓(xùn)練圖片按照43個(gè)類(lèi)別,存放在不同的目錄下,如下圖2-3所示:??


圖2-4統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別大致過(guò)程??

圖2-4統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別大致過(guò)程??

統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別是一種基本的模式識(shí)別方法。統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別是對(duì)模式的統(tǒng)計(jì)分類(lèi)方法,??即結(jié)合統(tǒng)計(jì)概率論的貝葉斯決策系統(tǒng)進(jìn)行模式識(shí)別的技術(shù),又稱(chēng)為決策理論識(shí)別方法。其??基本過(guò)程如下圖2-4所示:??


圖2-5?google可視化機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程示例115]??該模型使用了一個(gè)隱藏層,有4個(gè)神經(jīng)元,通過(guò)計(jì)算機(jī)按照一定的調(diào)整規(guī)則,不斷優(yōu)??化各特征的權(quán)重,從而最終得到最小的損失,對(duì)2個(gè)模式的離散點(diǎn)進(jìn)行分類(lèi)

圖2-5?google可視化機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程示例115]??該模型使用了一個(gè)隱藏層,有4個(gè)神經(jīng)元,通過(guò)計(jì)算機(jī)按照一定的調(diào)整規(guī)則,不斷優(yōu)??化各特征的權(quán)重,從而最終得到最小的損失,對(duì)2個(gè)模式的離散點(diǎn)進(jìn)行分類(lèi)

模型來(lái)改善嚴(yán)格遵循靜態(tài)程序指令的情況。它通常使用統(tǒng)計(jì)技術(shù)使計(jì)算機(jī)能夠利用數(shù)據(jù)??“學(xué)習(xí)”而無(wú)需明確編程。機(jī)器學(xué)習(xí)被用于一系列難以顯式設(shè)計(jì)和編程的計(jì)算任務(wù),例如??郵件過(guò)濾、網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等。如下圖2-5是google可視化機(jī)器學(xué)習(xí)的計(jì)算??過(guò)程的示例:??0趣丨學(xué)3醉?....



本文編號(hào):4024244

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