Pythonの人工知能でタイヤ溝解析!
タイヤのトレッド分析は、特に長距離を走行する車両において摩耗を特定し、安全性を確保するための重要なタスクです。人工知能 (AI) と Python を使用すると、このプロセスを迅速かつ正確に自動化できます。ここでは、VGG16 アーキテクチャに基づく畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) モデルがタイヤを「新品」または「中古」に分類する方法を示し、同時に OpenCV が画像分析を支援して溝の深さを測定する方法を示します。
使用されているテクノロジー
Python:
AI と機械学習、特に高度なライブラリで人気のプログラミング言語。OpenCV:
画像の処理、輪郭の検出、タイヤのトレッド面積の測定に使用されます。TensorFlow と Keras:
深層学習ライブラリ。 Keras を使用して、画像認識用の事前トレーニング済み CNN である VGG16 モデルを操作します。Matplotlib:
データの視覚化とグラフ作成のためのライブラリ。分類結果をより解釈しやすくします。
コード:
1.画像の読み込みと前処理:
タイヤ画像がアップロードされ、モデル入力に必要な標準形式 (150x150 ピクセル) にサイズ変更されます。このサイズ変更により、アスペクト比が維持され、ピクセル値が 0 と 1 の間で正規化され、モデルの処理が容易になります。
import cv2 import numpy as np from tensorflow.keras.applications.vgg16 import preprocess_input def process_image(image_path, target_size=(150, 150)): image = cv2.imread(image_path) if image is None: print(f"Erro ao carregar a imagem: {image_path}. Verifique o caminho e a integridade do arquivo.") return None, None image_resized = cv2.resize(image, target_size, interpolation=cv2.INTER_AREA) image_array = np.array(image_resized) / 255.0 image_array = np.expand_dims(image_array, axis=0) image_preprocessed = preprocess_input(image_array) return image_resized, image_preprocessed
2.トレーニング済みモデルによる分類:
タイヤを「新品」または「中古」に分類するために微調整された、事前トレーニング済みの畳み込みニューラル ネットワーク モデルをロードしました。このモデルは、タイヤが新品である可能性を示す信頼スコアを提供します。
from tensorflow.keras.models import load_model model = load_model('pneu_classificador.keras') prediction = model.predict(image_preprocessed)
3.溝深さの輪郭解析:
溝の深さの検出は、コンピューター ビジョン技術を使用して実行されます。グレースケール画像はぼかしフィルターとキャニーエッジ検出を通過し、溝の輪郭を識別するのに役立ちます。次に、等高線の合計面積を計算し、摩耗を推定できるようにします。
def detect_tread_depth(image): gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) edges = cv2.Canny(blurred, 30, 100) contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) total_area = sum(cv2.contourArea(c) for c in contours if cv2.contourArea(c) > 100) return total_area
4.結果の視覚化と分析:
各タイヤを分類して分析した後、Matplotlib で結果を表示します。分類信頼スコアと各画像で検出された溝領域を比較しました。
import matplotlib.pyplot as plt confidence_scores = [] total_area_green_values = [] predicted_classes = [] for image_file in os.listdir(ver_dir): image_path = os.path.join(ver_dir, image_file) image_resized, image_preprocessed = process_image(image_path) if image_preprocessed is not None: prediction = model.predict(image_preprocessed) confidence_score = prediction[0][0] total_area_green = detect_tread_depth(image_resized) predicted_class = "novo" if total_area_green > 500 else "usado" confidence_scores.append(confidence_score) total_area_green_values.append(total_area_green) predicted_classes.append(predicted_class) plt.imshow(cv2.cvtColor(image_resized, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.title(f"Pneu {predicted_class} (Área: {total_area_green:.2f}, Confiança: {confidence_score:.2f})") plt.axis('off') plt.show() fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(10, 10)) axs[0].bar(os.listdir(ver_dir), confidence_scores, color='skyblue') axs[0].set_title('Confiança na Classificação') axs[0].set_ylim(0, 1) axs[0].tick_params(axis='x', rotation=45) axs[1].bar(os.listdir(ver_dir), total_area_green_values, color='lightgreen') axs[1].set_title('Área Verde Detectada') axs[1].tick_params(axis='x', rotation=45) plt.tight_layout() plt.show()
私のこのプロジェクトは、AI とコンピューター ビジョンを使用してタイヤ摩耗分析を自動化し、正確かつ迅速に分類できる方法を示しています。 VGG16 アーキテクチャと OpenCV の使用は、ニューラル ネットワーク モデルの精度と視覚溝分析を組み合わせる鍵となります。このシステムは、車両全体を継続的に監視するように拡張でき、事故の削減とタイヤ管理の最適化に役立ちます。
以上がPythonの人工知能でタイヤ溝解析!の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











fiddlereveryversings for the-middleの測定値を使用するときに検出されないようにする方法

10時間以内にコンピューター初心者プログラミングの基本を教える方法は?コンピューター初心者にプログラミングの知識を教えるのに10時間しかない場合、何を教えることを選びますか...

Investing.comの反クラウリング戦略を理解する多くの人々は、Investing.com(https://cn.investing.com/news/latest-news)からのニュースデータをクロールしようとします。

Pythonasyncioについて...

Python 3.6のピクルスファイルの読み込みエラー:modulenotfounderror:nomodulenamed ...

SCAPYクローラーを使用するときにパイプラインファイルを作成できない理由についての議論は、SCAPYクローラーを学習して永続的なデータストレージに使用するときに、パイプラインファイルに遭遇する可能性があります...
