基于CNN的汽车安全驾驶辅助系统的设计与实现

发布时间：2025-01-07 00:48

　　随着人们生活水平的提高,汽车已经成为中国家庭必备交通工具,同时随着科技的进步,汽车的易操作性、安全性、娱乐性也得到了迅速提升,使得人们可以通过汽车做更多的事情。近年来,随着人工智能的迅猛发展,计算机视觉越来越接近人类的识别和判断能力,汽车的智能化必将是一个趋势。本文从计算机视觉出发,以汽车驾驶安全为目的,展开研究,主要工作有以下几个方面:(1)研究测试交通标志的识别方案。本文首先介绍基于统计模式识别的图像识别方案,该方案对于本文要解决的问题难度较大。然后介绍基于人工智能的方案,人工智能的最重要的解决方案就是机器学习,通过将复杂的分析问题分解为多层网络结构,然后利用计算机强大的数学计算能力,对大量样本数据进行不断拟合,从而推导出较优的网络参数,来解决复杂的分析问题。目前主流的机器学习网络是CNN(卷积神经网络),该网络在图像分析领域起到了必不可少的作用。然后介绍了一种经典的浅度神经网络模型LeNet-5,本文正是利用这种模型对交通标识进行分类,通过Caffe机器学习框架工具对LeNet-5模型进行训练,经过4000次迭代,最终达到99.01%的识别准确率。(2)研究测试道路物体检测方案。首...

【文章页数】：57 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２－２?ＧＴＳＲＢ交通标志图示??

鲁数据集中的每个图片在现实中只出现一次??图２－２?ＧＴＳＲＢ交通标志图示??所有的训练图片按照４３个类别，存放在不同的目录下，如下图２－３所示：??鐘國麵?達國國??０００００?００００１?００００２?００００３?００００４?００００５??．ｉ々?

图2-3训练数据集目录

图２－２?ＧＴＳＲＢ交通标志图示??有的训练图片按照４３个类别，存放在不同的目录下，如下图２－３所示：??

图２－４统计模式识别大致过程??

统计模式识别是一种基本的模式识别方法。统计模式识别是对模式的统计分类方法，??即结合统计概率论的贝叶斯决策系统进行模式识别的技术，又称为决策理论识别方法。其??基本过程如下图２－４所示：??

图２－５?ｇｏｏｇｌｅ可视化机器学习过程示例１１５］??该模型使用了一个隐藏层，有４个神经元，通过计算机按照一定的调整规则，不断优??化各特征的权重，从而最终得到最小的损失，对２个模式的离散点进行分类

模型来改善严格遵循静态程序指令的情况。它通常使用统计技术使计算机能够利用数据??“学习”而无需明确编程。机器学习被用于一系列难以显式设计和编程的计算任务，例如??邮件过滤、网络入侵检测、计算机视觉等。如下图２－５是ｇｏｏｇｌｅ可视化机器学习的计算??过程的示例：??０趣丨学３醉?....

本文编号：4024244