Adaptive Headlight System | Python & CNN Prezentare Generală Acest proiect vizează dezvoltarea unui sistem de faruri adaptive bazat pe rețele neuronale convoluționale (CNN), conceput pentru a îmbunătăți siguranța rutieră prin prevenirea orbirii participanților la trafic. Utilizând tehnologii de Deep Learning, sistemul poate identifica vehiculele în timp real și poate ajusta iluminarea în funcție de condițiile de drum.
Caracteristici Cheie
Detecție bazată pe CNN: Implementarea unui model robust antrenat pentru a recunoaște vehiculele în diverse scenarii de trafic.
Procesare în Timp Real: Utilizarea OpenCV pentru analiza fluxului video și luarea deciziilor instantanee.
Performanță în Condiții dificile: Model optimizat pentru a funcționa eficient în medii cu vizibilitate scăzută și iluminare redusă.
Siguranță Rutieră: Prevenirea automată a orbirii șoferilor de pe sensul opus prin ajustarea inteligentă a farurilor.
Tehnologii Utilizate
Python: Limbajul de programare principal.
TensorFlow & Keras: Framework-uri utilizate pentru antrenarea și dezvoltarea modelului de detecție.
OpenCV: Bibliotecă integrată pentru procesarea imaginilor în timp real.