一种基于机器学习的前后车辆及道路信息识别系统

本发明公开了一种基于机器学习的前后车辆及道路信息识别系统，属于车辆安全识别技术领域，本发明中，系统利用高精度双目摄像头与改进的YOLOv5m目标检测模型，实现对车辆周围障碍物的全天候实时监测，有效覆盖传统视野盲区。通过动态测距与速度跟踪算法，系统能够提前预判潜在碰撞风险，降低因视野盲区引发的交通事故发生率，通过车内外协同提示机制优化了交通流效率。车内显示屏以增强现实技术直观标注危险目标，减少驾驶员分心研判路况的时间；车尾多色LED灯带则向后车传递前方实时路况，从而缩短车队整体制动响应时间。可减少连环追尾风险，同时避免急刹导致的燃油浪费，使得本系统兼具经济性与环保价值。