【摘 要】
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传统的车辆路况识别方法存在识别准确率低的问题,威胁驾驶员的人身安全。为此提出基于机器学习反馈的车辆路况识别方法。提取图像特征时利用函数分解窗将设定的像素函数分解
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传统的车辆路况识别方法存在识别准确率低的问题,威胁驾驶员的人身安全。为此提出基于机器学习反馈的车辆路况识别方法。提取图像特征时利用函数分解窗将设定的像素函数分解出像素值,运用小波变换得出像素特征。使用极坐标方程将像素特征预处理成为像素簇。将像素簇代入到示警单元中进行扫描,得出阴影环境的像素峰值。示警单元自动将像素峰值转化为信号,传递给驾驶员。故此完成黑暗环境的车辆路况的自动化识别。对传统方法与本文提出的方法进行实验,实验结果表明,传统方式的识别准确率为78.4%,而自动化识别方法平均识别准确率达到了98.
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