基于神经网络的车载交通识别系统的毕业论文_终稿.pdf

简介：
本论文设计并实现了一种基于神经网络的车载交通识别系统，旨在提高道路交通的安全性和效率。通过深度学习技术，该系统能够准确地识别道路上的各种交通标志和障碍物，为驾驶员提供实时导航辅助信息，减少交通事故的发生概率。 交通标识为道路上的行人与车辆提供了丰富的道路交通信息，对调节交通流量、疏导交通、提高道路通行能力以及预示道路状况起到了至关重要的作用，并有助于减少交通事故的发生。仅依靠驾驶人员或行人的正确反应可能难以避免意外情况导致的事故。 随着现代控制理论、人工智能和传感器技术的发展，智能交通系统得到了快速进步。通过这些技术支持车辆驾驶员并辅助车辆可以显著降低事故发生率。本段落重点探讨车载交通识别系统的研发工作，首先介绍模拟车硬件组成与控制系统的设计思路；然后讨论数据采集方法及基于神经网络的图像处理模型搭建过程，并深入分析车载图像技术的应用。 该研究采用Raspberry Pi板作为RC小车控制器，深度学习框架使用Tensorflow+Keras。系统利用车载摄像头获取道路、行人和车辆位置以及交通灯与标识等信息；同时配备超声波传感器用于实时监测行驶安全距离，从而实现被控车辆的转向、行进及停车功能模拟无人驾驶汽车在道路上的安全可靠运行。