目标检测与跟踪系统开发

人工智能-其他 Nestle_Y

卷积神经网络（CNN）：我们使用CNN作为车辆和车道线识别的主要模型。CNN具有良好的图像特征提取和分类能力，可以从图像中学习和识别车辆和车道线的特征。 目标检测算法：为了实现车辆的定位和分类，我们采用了目标检测算法，如Faster R-CNN、YOLO（You Only Look Once）或SSD（Single Shot Multibox Detector）。这些算法能够在图像中准确地定位和识别多个目标。 图像处理技术：为了增强车道线的识别能力，我们使用了图像处理技术，例如边缘检测、图像增强和图像分割。这些技术有助于提取车道线的形状和特征，并使其在复杂的环境中更易于检测和跟踪。...