با گسترش روزافزون فناوری ها و استفاده از هوش مصنوعی، شاهد توسعه روش های نوین در زمینه تشخیص و پیشگیری از حوادث رانندگی ناخواسته هستیم. یکی از اصلی‌ترین عوامل موثر در وقوع تصادفات رانندگی، عدم رعایت قوانین و علائم راهنمایی و رانندگی ناامن میباشد. این مقاله به بررسی روش های تجزیه و تحلیل تصاویر خودرو برای تشخیص علائم رانندگی ناامن میپردازیم.

بازنگری رانندگی با هوش مصنوعی: به سوی جاده‌های ایمن تر

  • پیش پردازش تصاویر: در این مرحله، تصاویر ورودی با استفاده از روش های پیش پردازش مانند تنظیم روشنایی، کاهش نویز و تشدید رنگ به تصاویر بهبود داده میشوند. این قدم موجب بهبود دقت تشخیص علائم رانندگی ناامن میشود.
  • تشخیص و استخراج علائم رانندگی: در این بخش، با استفاده از الگوریتم های یادگیری عمیق و شبکه های عصبی، علائم راهنمایی، عرضه و توقف، سرعت محدود شده و سایر علائم رانندگی ناامن در تصاویر استخراج میشوند.

بخوانید : هوش مصنوعی صنعتی انقلابی بزرگ

  • هشداردهی و پاسخ: در این مرحله، با تشخیص علائم رانندگی ناامن، سیستم هشدار به راننده ارائه میشود. این هشدارات ممکن است به صورت صوتی، تصویری یا لرزشی باشند و به راننده اطلاع می‌دهند که رفتار ناامنی در رانندگی دارد.

پتانسیل‌های آینده تشخیص تصادفات رانندگی با استفاده از هوش مصنوعی

در ابعاد ایمنی، نحوه استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص خطرات و شناسایی الگوهای بحرانی در رانندگی بررسی می‌شود. این اطلاعات به منظور اتخاذ اقدامات ایمنی سریع‌تر توسط سیستم‌های هوشمند رانندگی، شاخص‌های هشداردهنده و بهبود سیستم‌های اطلاع‌رسانی مورد استفاده قرار می‌گیرند.

در ابعاد اقتصادی، تأثیر هوش مصنوعی بر بهینه‌سازی هزینه‌های مرتبط با تصادفات رانندگی مورد بررسی قرار می‌گیرد. با تشخیص صحیح تصادفات، سیستم‌ها می‌توانند کارایی بیشتری در مدیریت رویدادها و ترافیک داشته باشند و هزینه‌های ناشی از تصادفات را کاهش دهند.

در ابعاد محیطی، مقاله تأثیر این فناوری بر حفاظت محیط‌ زیست و کاهش آلودگی را مورد بررسی قرار می‌دهد. با کاهش تعداد تصادفات و کاربرد روش‌های هوشمند در جلوگیری از رانندگی نا احساسی، مصرف سوخت و انتشار گازهای گلخانه‌ای کاهش یافته و محیط زیست بهبود می‌یابد.

و در نهایت

تجزیه و تحلیل تصاویر خودرو برای تشخیص تصادفات رانندگی ناامن با استفاده از فنون هوش مصنوعی و یادگیری عمیق، میتواند به عنوان یک روش موثر در پیشگیری از حوادث و تصادفات رانندگی شناخته شود. این روش میتواند در سیستم های هوشمند ترافیک و ماشین های خودران استفاده شود و ایمنی و امنیت در جاده ها را بهبود بخشد.