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汽车场景的快速进步促使人们广泛地关注创建创新，从而增加驾驶住宿以及专注于安全性。高级驾驶员帮助框架（ADA）已成为实现这些目标的重要空间。adas，包裹着诸如起飞训练，逃避逃避和多才多艺的旅程控制之类的元素，在调节不幸和改善大街福利方面是必不可少的部分。最近，AI（ML）方法与ADAS的结合开了新的发展道路。基于规则的算法在传统的ADAS系统中很常见，该系统可能在复杂而动态的驾驶环境中挣扎。AI具有从信息中调整和获得设计的能力，可以实现前景的有希望的变化。本文研究了ADA和AI之间的合作能量，意思是计划和评估使用两个空间质量的高级框架。必不可少的目标是通过减少AI计算的力来升级ADA功能的精度，强度和响应能力。通过使用不同且广泛的数据集，合并出血边缘预处理方法并利用不同的ML模型，我们尝试解决常规ADAS框架的限制，并为更精明和多功能的驾驶体验做准备。本文从最终的细分市场中展开，首先是对当前关于ADA和AI的自动应用程序的撰写的调查。之后，策略领域微妙的数据集，预处理步骤以及ML计算的选择和执行。结果和对话检查了提议的框架的呈现，揭示了对其生存能力和可能发展区域的见解。该论文通过总结关键的发现并提出了未来探索的道路来关闭，从而突出了将AI纳入ADA的非凡效果，以使其更加安全，更出色。
使用机器学习的高级驱动程序辅助系统
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