本文探讨如何利用深度学习改进自动驾驶系统，包括数据采集与预处理、模型构建（如CNN和RNN）、模型训练与优化，以及评估与部署。通过车道线检测的代码实例展示了应用过程，并指出自动驾驶面临的挑战，如感知准确性、模型鲁棒性及安全性问题。
本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集
从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。
每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中~
利用深度学习技术改进自动驾驶系统
随着人工智能技术的不断发展，深度学习已经成为许多领域的核心技术之一。其中，自动驾驶领域是深度学习技术发挥巨大作用的一个典型例子。本文将介绍如何利用深度学习技术改进自动驾驶系统，并提供相关的Python代码实例。
1. 数据采集与预处理
在自动驾驶系统中，数据的质量对模型性能起着至关重要的作用。通常，我们需要采集大量的传感器数据，如摄像头、激光雷达等，然后对数据进行预处理，以便输入到深度学习模型中进行训练。
import numpy as np
import cv2
def preprocess_image(image_path, target_size=(224, 224)):
# 读取图像
image = cv2.imread(image_path)
# 调
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