Avec le développement progressif de la technologie de vision par ordinateur, les systèmes de conduite intelligents sont devenus un sujet brûlant dans le domaine technologique actuel. Il fournit une assistance complète à la conduite aux conducteurs en identifiant, analysant et traitant l'environnement, améliorant ainsi efficacement la sécurité routière. Alors, comment utiliser Java pour écrire un système d’aide à la conduite intelligent basé sur la vision par ordinateur ? Ceci sera décrit en détail ci-dessous.
La vision par ordinateur est une technologie qui utilise des ordinateurs ou le traitement du signal numérique pour obtenir, traiter et analyser des informations d'image . Il s’agit d’une technologie complexe de traitement d’images largement utilisée dans l’apprentissage automatique, l’intelligence artificielle, l’exploration de données et d’autres domaines. La technologie de vision par ordinateur dispose de nombreux algorithmes, certains des algorithmes les plus couramment utilisés incluent l'extraction de caractéristiques, la segmentation d'images, la détection de cibles, le suivi de mouvement, la reconnaissance faciale, etc.
Java est un langage de programmation orienté objet largement utilisé qui est portable, efficace et sûr. C'est un choix idéal pour programmer des systèmes intelligents d'aide à la conduite. Dans le même temps, Java fournit de nombreuses bibliothèques et frameworks puissants pour permettre aux développeurs d'effectuer plus facilement le traitement et l'analyse d'images.
OpenCV est une bibliothèque de vision par ordinateur open source qui peut être utilisée pour le traitement d'images, l'extraction de fonctionnalités, la détection de cibles, la reconnaissance faciale, le suivi de mouvements et d'autres tâches. OpenCV prend en charge plusieurs langages de programmation, dont Java.
Nos systèmes intelligents d'aide à la conduite sont conçus pour fournir aux conducteurs des informations routières détaillées, notamment détection de ligne de voie, détection d'obstacles, détection de véhicules, etc. Sur cette base, nous pouvons fournir aux conducteurs des services d’assistance à la conduite et d’alerte précoce.
3.1 Détection de ligne de voie
La détection de ligne de voie est un élément important du système d'aide à la conduite intelligent, qui peut aider le conducteur à mieux comprendre la direction de conduite du véhicule. Ce qui suit décrit comment Java et OpenCV implémentent la détection des lignes de voie.
En Java, nous devons d'abord traiter l'image via OpenCV. Pour la détection des lignes de voie, nous devons effectuer des niveaux de gris d'image, un filtrage gaussien, une détection de contour et d'autres opérations. Grâce à l’algorithme de détection des bords, nous pouvons obtenir le contour de la ligne de voie. Ensuite, nous traitons davantage le contour de la ligne de voie, y compris l'extraction des segments de ligne, l'ajustement des segments de ligne, la connexion des segments de ligne, etc. Enfin, nous pouvons obtenir la position de la ligne de voie et la direction de conduite du véhicule grâce aux segments de ligne ajustés.
3.2 Détection d'obstacles
La détection d'obstacles est un autre élément important des systèmes intelligents d'aide à la conduite. Il offre aux conducteurs une sécurité de conduite en identifiant les obstacles dans l'environnement. Ce qui suit décrit comment Java et OpenCV implémentent la détection d'obstacles.
En Java, nous devons identifier et analyser les obstacles dans l'image grâce à l'algorithme de détection de cible fourni par OpenCV. Il existe de nombreux types d’algorithmes de détection de cibles, l’un des plus couramment utilisés est l’algorithme de détection de cibles basé sur l’apprentissage profond. Il peut réaliser la fonction de détection d'obstacles en entraînant le modèle à reconnaître les objets dans l'image.
3.3 Détection de véhicules
La détection de véhicules est une autre fonction importante du système intelligent d'aide à la conduite. Il peut identifier les véhicules à détecter et fournir des services d’aide à la conduite et d’alerte précoce. Ce qui suit décrit comment Java et OpenCV implémentent la détection de véhicules.
En Java, nous devons identifier et analyser les véhicules dans les images grâce à l'algorithme de détection de cible fourni par OpenCV. Semblable à la détection d'obstacles, nous pouvons implémenter la fonction de détection de véhicules en entraînant un modèle pour identifier les véhicules dans les images.
Cet article présente comment utiliser Java pour écrire un système d'aide à la conduite intelligent basé sur la vision par ordinateur. Nous avons d'abord brièvement présenté les connaissances pertinentes de la technologie de vision par ordinateur, puis avons introduit le contenu associé de Java et OpenCV. Enfin, nous avons présenté en détail comment utiliser la technologie de vision par ordinateur pour mettre en œuvre des fonctions telles que la détection de lignes de voie, la détection d'obstacles et la détection de véhicules. En utilisant Java et OpenCV, nous pouvons facilement mettre en œuvre un système d'aide à la conduite intelligent efficace et fiable pour fournir aux conducteurs des services complets d'assistance à la conduite et d'avertissement, améliorant ainsi efficacement la sécurité routière.
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