交通场景语义分割

numpy Python 科学计算基础包。
argparse: python的一个命令行解析包。用于解析命令行参数,编写用户友好的命令行界面,该模块还会自动生成帮助信息,并在所给参数无效时报错。

ArgumentParser对象

使用argparse的第一步是创建一个 ArgumentParser对象,这个ArgumentParser对象中会保存所有将命令行参数转为python数据类型的必需信息。使用 argparse.ArgumentParser创建ArgumentParser对象。

argparse.ArgumentParser(prog=None, 
                        usage=None, 
                        epilog=None, 
                        parents=[], 
                        formatter_class=argparse.HelpFormatter, 
                        prefix_chars='-',                            
                        fromfile_prefix_chars=None,              
                        argument_default=None,
                        conflict_handler='error', 
                        add_help=True)

add_argument()方法

rgumentParser.add_argument(name or flags...[,action][,nargs][,const][,default]
                           [,type][,choices][,required][,help][,metavar][,dest])

1. name 或 flags

指定一个可选参数或位置参数

parser.add_argument('-f', '--foo')  #指定一个可选参数
parser.add_argument('bar')          #指定一个位置参数

2.default

如果参数可以缺省,default指定命令行参数不存在时的参数值。

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--foo', default=42)
parser.parse_args('--foo 2'.split())
Namespace(foo='2')
parser.parse_args(''.split())
Namespace(foo=42)

3. type

默认情况下,ArgumentParser对象将命令行参数保存为字符串。但通常命令行参数应该被解释为另一种类型,如 float或int。通过指定type,可以对命令行参数执行类型检查和类型转换。通用的内置类型和函数可以直接用作type参数的值:

>>> parser = argparse.ArgumentParser()
>>> parser.add_argument('foo', type=int)
>>> parser.add_argument('bar', type=open)
>>> parser.parse_args('2 temp.txt'.split())
Namespace(bar=<_io.TextIOWrapper name='temp.txt' encoding='UTF-8'>, foo=2)

4.required

指定命令行参数是否必需,默认通过-f –foo指定的参数为可选参数。

>>> parser = argparse.ArgumentParser()
>>> parser.add_argument('--foo', required=True)
>>> parser.parse_args(['--foo', 'BAR'])
Namespace(foo='BAR')
>>> parser.parse_args([])
usage: argparse.py [-h] [--foo FOO]
argparse.py: error: option --foo is required

imutils: Python图像操作函数库,提供一系列的便利功能。
time: Time access and conversions。
cv2 :建议安装3.4+的版本。

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很容易发现,它可以清晰地分类并准确识别人和自行车。确定了道路,人行道,汽车
在这里插入图片描述在这里插入图片描述

### 交通场景语义分割技术原理 交通场景中的语义分割旨在通过对输入的道路图像进行像素级别的分类,来区分不同的物体类别。这一过程依赖于卷积神经网络(CNN),尤其是U-Net架构及其变体,这些模型能够有效地捕捉到不同尺度下的特征信息[^1]。 具体来说,CNN会先提取低级特征如边缘、纹理等;随着层数加深,逐渐捕获更高层次的概念比如形状轮廓直至最终理解整个场景的内容。在解码阶段,则利用跳跃连接机制融合来自编码器的不同分辨率层的信息,使得输出具备高精度的同时保留丰富的空间细节[^3]。 ```python import torch.nn as nn class UNet(nn.Module): def __init__(self, n_channels, n_classes): super().__init__() self.inc = inconv(n_channels, 64) self.down1 = down(64, 128) self.up1 = up(192, 64) self.outc = outconv(64, n_classes) def forward(self, x): x1 = self.inc(x) x2 = self.down1(x1) x = self.up1(x2, x1) logits = self.outc(x) return logits ``` ### 应用实例 #### 智能交通管理 通过实时分析摄像头拍摄的画面,系统可以快速定位事故位置并评估其严重程度,以便相关部门迅速响应。此外还能统计车流量变化趋势,优化信号灯配时方案提高通行效率。 #### 自动驾驶辅助 车辆周围环境感知是无人驾驶的核心挑战之一,而语义分割提供了可靠的解决方案——不仅限于检测静态障碍物(如建筑物),更能精准辨识动态目标(例如其他行驶中的汽车或过马路的人群)。这有助于构建更加安全高效的自动驾驶体系结构[^2]。
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