出车祸一定要死吗

从一名新手驾驶员的角度出发,探讨了如何减少交通事故的发生,并提出了对于车辆安全性的思考,包括两车相撞是否一定导致伤亡、车辆失控时的安全措施等问题。

如题。

再有钱的人,生前再奋斗、再享受,死后,什么都没有。

前段时间看了一遍报道lit motors 的文章,看到撞不到的二轮摩托,吊炸天。不管是冲撞还是拉扯,就不倒。我觉得这样子的设计,才是划时代的。真正解决了安全的问题。看到这个,不仅发问:出车祸一定要死吗?

我是车小白,驾照还在考。在上驾照的学前培训的理论课时,看到各种车祸现场,甚至都不想学开车了,因为,现在是在以前躲避风险的基础上,把自己及亲人的安全又寄托于他人遵守交通规则上,更危险了。其实说白了,在我看来,买车就是让人的活动直径扩大,以满足自己的心理上的追求。但是反过来想,如果买车是必不可少的交通工具,我们能不能减少交通事故的出现,甚至考虑出了车祸,车子可以坏,人是不是可以不受大的损伤,至少保命吧。

从小白的角度,想提几点疑问:1.两车相撞,一定要死人吗?2.车失控,不能避免车祸吗?3安全措施只能针对车内吗?

训练Haar级联分类器用于检测特定物体(如车祸场景),是一个复杂而耗时的过程,主要用于计算机视觉领域中的目标检测任务。下面是训练一个针对车祸事件的Haar级联分类器的大致流程: ### 步骤一:准备数据集 1. **正样本** - 收集大量包含车祸现场的照片,并将它们裁剪成仅含感兴趣区域的小图像文件; 2. **负样本** - 获取足够数量不含任何事故特征的道路环境图片; ### 步骤二:创建描述文档 为了方便opencv工具读取所需的训练资料,在此阶段需要编写两个文本文件来记录所有正面及负面实例的位置信息。 - `positives.txt` 内容示例如下: ``` positive_01.jpg 1 46 57 38 42 ... ``` 每行代表一张照片及其内存在的单个或多个人脸坐标框位置(x,y,w,h)。 - 对应地,“negatives.dat”列出的是单纯背景素材路径清单: ``` negative_image_path/negative_01.png negative_image_path/negative_02.bmp .. ``` ### 步骤三:生成向量格式样本库 借助OpenCV自带命令行实用程序转换上述原始材料为可供后续处理使用的矢量化表达形式(.vec),同时调整每个条目尺寸至统一规格(比如宽度固定值=24px, 高度同样设限于某个适当数值) ```bash opencv_createsamples.exe -info positives.txt -num <number_of_samples> -w <width> -h <height> -vec samples.vec ``` ### 步骤四:启动训练过程 通过执行如下指令正式开始学习活动: ```bash opencv_traincascade.exe -data classifier -vec samples.vec -bg negatives.dat -numPositives <count_positive_images_used_in_training> \ -numNegatives <amount_of_negative_examples_to_consider_at_each_stage> -numStages <total_stages_desired_for_the_cascade> ``` 在此期间可根据实际情况灵活配置更多参数选项来自定义模型性能特性... 需要注意的是,整个构建周期可能会持续几天甚至几周时间取决于硬件条件以及预期准确率要等因素影响!
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