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PHP로 자율주행과 차량인터넷을 개발하는 방법은 무엇입니까?

May 20, 2023 pm 10:21 PM
자율주행 PHP 프로그래밍 차량 인터넷 개발

널리 사용되는 웹 개발 언어인 PHP는 효율적이고 확장 가능한 자율 주행 및 차량 인터넷 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다. 자율주행 기술이 점점 더 널리 사용되고 있으며, 차량 인터넷은 자동차 산업의 새로운 트렌드가 되었습니다. 따라서 자율 주행 및 차량 인터넷 개발을 위해 PHP를 사용하는 방법을 이해하는 것이 매우 중요합니다.

자율주행 기술

자율주행 기술은 운전자의 개입 없이 자동차가 자율적으로 주행할 수 있다는 의미입니다. 자율주행 기술은 차량이 다양한 센서(레이더, 카메라, 라이더 등)를 활용해 환경 정보를 수집하고, 첨단 알고리즘을 활용해 충돌 회피, 감속 및 차선 변경, 주행 방향 등의 문제를 해결한다. 여기에서 PHP는 다음과 같은 몇 가지 기본 기능을 포함하여 자율 주행 기능을 지원하는 웹 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.

  1. 데이터 관리

자율 주행 기술은 센서 데이터 및 차량 작동 데이터를 포함한 대량의 데이터를 생성합니다. 교통정보 등 이 데이터를 관리하는 것은 매우 중요하므로 많은 자율 주행 애플리케이션의 핵심입니다.

  1. 통신 및 협업

자율 차량은 다양한 도로 조건에서 정보를 교환하고 조치를 조정하는 등을 위해 다른 차량 및 인프라와 상호 운용할 수 있어야 합니다. PHP는 다양한 센서와 장치를 위한 통신 시스템을 구축하고 차량 협업을 지원하여 자동화된 운영을 달성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

  1. 통합 및 테스트

자율 주행 기술에서 자율 주행을 위해서는 하드웨어와 소프트웨어가 서로 잘 작동해야 합니다. PHP는 소프트웨어 및 통합 하드웨어를 테스트하고 일부 시뮬레이터 기반 테스트 도구를 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

차량 인터넷 기술

차량 인터넷 기술은 스마트카와 커넥티드 차량으로 구성된 네트워크로 차량과 사람, 인프라를 연결하고 상호작용 시스템을 구성할 수 있는 것을 말합니다. 따라서 차량 인터넷 개발에서 PHP는 다음과 같은 측면에서 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.

  1. 지능형 제어

차량 인터넷 기술은 차량이 자동 내비게이션, 자동 주차, 자동긴급제동 등 PHP는 차량이 안전하게 이러한 작업을 수행할 수 있도록 차량 인터넷과 통신하는 웹 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 됩니다.

  1. 교통 정보

차량 인터넷 기술은 교통 흐름, 차량 속도, 도로 건설 등의 운전 상황을 수집하고 분석하여 운전자가 운전 경로를 더 잘 계획하는 데 도움을 줄 수 있습니다. PHP는 차량 인터넷 애플리케이션을 구축하여 교통 흐름을 예측 및 분석하고 운전 권장 사항을 제공하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

  1. 자동차 공유

차량 인터넷 기술을 여러 차량 간에 공유하여 단일 차량의 사용과 배출을 줄일 수 있습니다. PHP는 자동차 공유를 위한 웹 애플리케이션을 개발하는 데 도움을 주어 자동차 소유자가 자동차 공유 계획 및 배달 서비스를 온라인으로 관리할 수 있도록 해줍니다.

  1. 운전 행동 모니터링

차량 인터넷 애플리케이션은 운전자의 운전 데이터를 수집하고 고급 알고리즘을 사용하여 이러한 데이터를 분석하여 운전자가 안전하게 운전하도록 안내할 수 있습니다. PHP는 차량 인터넷과 통신하여 운전자 행동과 차량 작동을 모니터링하여 모든 차량이 안전하게 운전되도록 하는 애플리케이션을 구축하고 관리하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

요약

이 기사에서는 PHP를 사용하여 자율 주행 및 차량 인터넷 기술을 구현하는 방법을 배웠습니다. PHP는 효율적이고 확장 가능한 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 되는 인기 있는 웹 프로그래밍 언어입니다. 자율 주행 기술과 차량 인터넷 기술은 자동차 산업의 새로운 트렌드입니다. PHP를 사용하여 이러한 기술에 대한 애플리케이션을 개발하는 방법을 배우면 향후 개발에 큰 잠재력이 있습니다.

위 내용은 PHP로 자율주행과 차량인터넷을 개발하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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표적 탐지는 자율주행 시스템에서 상대적으로 성숙한 문제이며, 그 중 보행자 탐지는 가장 먼저 배포되는 알고리즘 중 하나입니다. 대부분의 논문에서 매우 포괄적인 연구가 수행되었습니다. 그러나 서라운드 뷰를 위한 어안 카메라를 사용한 거리 인식은 상대적으로 덜 연구되었습니다. 큰 방사형 왜곡으로 인해 표준 경계 상자 표현은 어안 카메라에서 구현하기 어렵습니다. 위의 설명을 완화하기 위해 확장된 경계 상자, 타원 및 일반 다각형 디자인을 극/각 표현으로 탐색하고 인스턴스 분할 mIOU 메트릭을 정의하여 이러한 표현을 분석합니다. 제안된 다각형 형태의 모델 fisheyeDetNet은 다른 모델보다 성능이 뛰어나며 동시에 자율 주행을 위한 Valeo fisheye 카메라 데이터 세트에서 49.5% mAP를 달성합니다.

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