프로젝트/자율주행자동차2 자율주행자동차 만들기 xcode ESP32 cam c++ opencv - 영상획득 opencv 자율주행 알고리즘 OpenCV를 사용한 자율 주행에 일반적으로 사용되는 일부 알고리즘 및 기술은 다음과 같다 차선 감지: 여기에는 도로의 가장자리를 감지하고 차선을 식별 객체 감지: 여기에는 다른 차량, 보행자 및 교통 표지판과 같은 차량 환경의 객체 감지 및 식별 이미지 처리 차선감지 알고리즘 자율 주행 알고리즘에서 OpenCV를 사용하여 차선을 감지하는 순서는 일반적으로 다음 단계로 구분된다 이미지 획득: 알고리즘은 차량의 카메라에서 전방 도로의 이미지를 캡처 이미지 전처리: 이미지를 전처리하여 노이즈를 제거하고 밝기를 조정하며 가장자리를 향상시키며, 이 단계에는 가우시안 블러링(Gaussian blurring), 임계값(thresholding) 및 에지 감지(edge detectio.. 2023. 1. 13. 자율주행자동차 기초 학습원리와 방식 1. 도로정보 수집 - 도로를 촬영하여 도로이외의 정보를 삭재하여 검은 색 선 내부의 도로 모습을 정보로 수집함. 2. 촬영한 사진마다 사용자가 방향키로 조작한 기록을 수집. 3. 사진과 방향키 조작정보가 테서플로에 입력된다. 텐서플로는 사진을 원인값(x),방향키 조작 정보를 결과값(y)으로 하는 모델 함수 방정식을 만든다. 이 방적식을 위해 AI 기술인 인공신경망에서 AI가 도로를 학습해 자율주행을 위한 훈련을 하게 된다. AI는 사진속 정보를 파악해 특징을 잡아내고, 그 경우 좌,우,직진 중 어느것을 선택해야할지 예측한다. * 텐서플로 - 딥러닝과 머신러닝 들에 활용하기 위해 구글 내 인공지능 부문인 구글브레인팀이 개발한 인공지능 툴 AI의 학습이 매우 중요하며, 너무 많은 학습을 진.. 2021. 6. 9. 이전 1 다음