Cómo dibujar una nueva generación de carreteras
1. Prepare los materiales: primero, necesita dos imágenes, una como imagen de contenido y otra como imagen de estilo. El mapa de contenido incluirá los detalles que necesita conservar, mientras que el mapa de estilo determinará el estilo de la imagen final.
2. Carga y preprocesamiento: utilice marcos de aprendizaje profundo (como TensorFlow, PyTorch, etc.) para cargar gráficos de contenido y diseñar gráficos y convertirlos a un formato adecuado para el procesamiento de redes neuronales. Normalmente, esto incluye operaciones como escalar, recortar y convertir imágenes en escala de grises.
3. Cree una red neuronal: cree un modelo de red neuronal convolucional (CNN) que aprenderá las características de los mapas de contenido y los mapas de estilo. Esto se puede lograr mediante capas convolucionales que conectan el mapa de contenido y el mapa de estilo en la capa de entrada de CNN.
4. Entrenamiento de red neuronal: utilice el mapa de contenido y el mapa de estilo para entrenar la red neuronal para que pueda aprender la relación de características entre los dos. El objetivo del entrenamiento puede ser el error cuadrático medio (MSE) u otra función de pérdida adecuada. Durante el proceso de entrenamiento, la red neuronal ajusta gradualmente los pesos para que las características del mapa de contenido y del mapa de estilo se fusionen entre sí.
5. Aplicar mapa de estilo: una vez completado el entrenamiento de la red neuronal, utilice el modelo entrenado para transferir el estilo del mapa de contenido. Esto se puede lograr alimentando el mapa de contenido en una red neuronal y luego extrayendo las capas de características correspondientes al mapa de estilo.
6. Resultado de la fusión: Fusión de las capas de características del mapa de contenido y del mapa de estilo para obtener la imagen de salida final. Esto se puede lograr agregando una capa de características del gráfico de contenido y una capa de características del gráfico de estilo, y luego optimizando a través del optimizador de retropropagación.
7. Postprocesamiento: realice el posprocesamiento adecuado en la imagen de salida, como escalado, recorte, ajuste de color, etc., para obtener la imagen final de la carretera de nueva generación.
Las principales características de la nueva generación de carreteras incluyen:
1. Sistema de transporte inteligente: utilizando big data, Internet de las cosas, inteligencia artificial y otras tecnologías para lograr un seguimiento en tiempo real. , predicción del tráfico, optimización del tráfico, etc. funcionan para mejorar la utilización de la carretera.
2. Viajes ecológicos: promover vehículos de nueva energía, construir instalaciones de carga, reducir las emisiones de carbono y mejorar el entorno urbano.
3. Conducción no tripulada: Introducir tecnología de conducción no tripulada para mejorar la seguridad vial y reducir los accidentes de tráfico provocados por errores humanos.
4. Autobús rápido: establecer carriles exclusivos para mejorar la velocidad y la eficiencia del transporte público y alentar a los ciudadanos a elegir métodos de viaje ecológicos.
5. Optimización de carreteras: optimizar el diseño de las carreteras, mejorar la capacidad del tráfico y reducir la congestión.
6. Planificación urbana: Combinada con la planificación del desarrollo urbano, conseguir un desarrollo coordinado de las vías y del espacio urbano.
7. Seguridad: Reforzar la construcción de instalaciones de seguridad vial y mejorar el nivel de seguridad vial.