基于深度学习cnn的自动驾驶怎么计算小车跑每圈所用时间和平均时间 用 info代码示例

基于深度学习CNN（卷积神经网络）的自动驾驶系统通常会涉及到对视频帧的处理，以识别道路环境、行人、其他车辆等信息，并据此做出决策。为了计算小车跑每圈所用的时间以及平均时间，你需要记录每圈开始和结束的时间戳。

下面是一个简化的代码示例，用Python编写，它模拟了一个自动驾驶系统记录每圈时间的过程。请注意，这不是一个完整的自动驾驶系统代码，而是一个用于说明如何记录和计算时间的示例。

import time

# 假设 start_round 和 end_round 函数由 CNN 模型处理后的决策触发
def start_round():
    # 当小车开始一圈时记录时间
    return time.time()

def end_round():
    # 当小车完成一圈时记录时间
    return time.time()

# 初始化圈数计数器和总时间
rounds_count = 0
total_time = 0

# 开始模拟小车跑圈
while True:
    rounds_count += 1
    start_time = start_round()
    
    # 模拟小车跑一圈的过程，这里用 sleep 模拟
    time.sleep(5)  # 假设一圈用时5秒
    
    end_time = end_round()
    total_time += end_time - start_time
    
    # 输出每圈时间，实际情况下，这会是通过 CNN 模型来决定何时结束一圈
    print(f"Round {rounds_count} time: {end_time - start_time} seconds.")
    
    # 如果达到预设的圈数则退出循环
    if rounds_count >= 10:  # 假设小车跑了10圈后停止
        break

# 计算平均时间
average_time = total_time / rounds_count
print(f"Average round time: {average_time} seconds.")

这段代码模拟了一个简单的跑圈过程，每圈结束时都会记录时间，并计算总时间和平均时间。在实际的自动驾驶系统中，CNN模型会处理摄像头的输入数据，识别道路和障碍物，并做出相应的驾驶决策。而实际的圈数和时间记录会根据系统的具体要求来实现。