46、智能系统：从交通信号识别到聋哑人手势交流

智能系统：从交通信号识别到聋哑人手势交流

交通信号识别系统

在交通领域，智能系统的应用对于实现自动驾驶至关重要。通过深度学习技术，我们可以构建一个能够识别交通信号的智能系统。

1. 训练数据配置

   • 首先，我们使用TensorFlow模型对图像进行训练。训练的数据包括红色信号和绿色信号的图像，具体信息如下表所示：
     | 图像类型 | 图像数量 | 训练步数 | 准确率(%) |
     | ---- | ---- | ---- | ---- |
     | 红色信号 | 82 | 1089 | 67 |
     | 绿色信号 | 87 | 1125 | 71 |
   • 配置目标检测训练管道，它定义了用于训练的模型和参数。通过TensorBoard可以监控训练进度，损失图展示了分类器随时间的整体损失情况。
   • 训练过程中会定期保存检查点，使用步数最多的检查点生成冻结推理图，用于对交通信号模式进行分类。

2. 图像测试
   将训练好的图像输入到Pi相机中，相机能够输出相应的信号识别结果。

3. 机器工作原理

   • 传感器测试 ：IR传感器通过接收和解码信号发送二进制值。LED发送和接收道路模式的实时数据，并将输出值与电机IC进行通信。机器通过吸收和反射黑白信号来感知道路模式，从而实现前进和转弯操作。
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