Các kết quả thực nghiệm

Một phần của tài liệu HD3 trần ngọc tiến nghiên cứu, thiết kế, chế tạo xe tự hành sử dụng mạng học sâu nhân tạo (Trang 91 - 97)

Các trường hợp xảy ra khi xe tự hành chạy thử nghiệm: Xe tự hành nhận diện làn đường:

Hình 4.3 Xe nhận diện làn đường

Trường hợp 1: Đèn giao thông màu xanh: xe tự hành tiếp tục đi

Hình 4.5 Kết quả trả về khi gặp tín hiệu đèn xanh trên Terminal của Pycharm.

Hình 4.6 Hình ảnh thu được qua camera khi gặp tín hiệu đèn xanh. Trường hợp 2: Đèn giao thông màu đỏ: xe dừng lại

Hình 4.7 Yolo V3 tiny nhận diện đèn tín hiệu đỏ, độ chính xác 0.9

Hình 4.9 Hình ảnh thu được qua camera khi gặp tín hiệu đèn xanh. Trường hợp 3: Đèn giao thông màu xanh và có người đi đường: xe dừng lại

Hình 4.10 Yolo V3 tiny nhận diện đèn tín hiệu xanh và có người đi đường, độ chính xác 0.8

Hình 4.11 Kết quả trả về khi gặp tín hiệu đèn xanh và có người đi đường trên Terminal của Pycharm.

Hình 4.12 Hình ảnh thu được qua camera khi gặp tín hiệu đèn xanh. Trường hợp 4: Đèn giao thông màu đỏ và có người đi đường: xe dừng lại

Hình 4.13 Yolo V3 tiny nhận diện đèn tín hiệu đỏ và có người đi đường, độ chính xác 0.9

Hình 4.15 Hình ảnh thu được qua camera khi gặp tín hiệu đèn đỏ và có người đi đường.

Trường hợp 5: Gặp biển STOP: xe dừng lại

Hình 4.16 Yolo V3 tiny nhận diện biển STOP, độ chính xác 0.9

Hình 4.18 Hình ảnh thu được qua camera khi gặp biển STOP. Trường hợp 6: Gặp biển báo tốc độ 20: xe đi chậm lại.

Hình 4.19 Yolo V3 tiny nhận diện biển báo tốc độ 20, độ chính xác 0.9

Hình 4.20 Kết quả trả về khi gặp biển báo tốc độ 20 trên Terminal của Pycharm.

Trường hợp 7: Gặp biển 60: xe tăng tốc độ

Hình 4.22 Yolo V3 tiny nhận diện biển báo tốc độ 60, độ chính xác 0.9.

Hình 4.23 Kết quả trả về khi gặp tín hiệu đèn xanh trên Terminal của Pycharm.

Hình 4.24 Ảnh thu được qua camera khi gặp tín hiệu đèn xanh.

Một phần của tài liệu HD3 trần ngọc tiến nghiên cứu, thiết kế, chế tạo xe tự hành sử dụng mạng học sâu nhân tạo (Trang 91 - 97)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(120 trang)