智能小车自动驾驶视觉模型建模代码

智能小车自动驾驶视觉模型的建模通常涉及到计算机视觉、深度学习以及机器学习技术。这里以Python语言和常见的深度学习框架TensorFlow为例，构建一个基于卷积神经网络（CNN）的简单视觉模型流程：

# 导入必要的库
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 定义模型结构
def autonomous_vehicle_model():
    model = tf.keras.Sequential([
        # 第一层卷积层，用于提取图像特征
        layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(image_width, image_height, channels)),
        layers.MaxPooling2D((2, 2)),

        # 添加更多的卷积层和池化层，逐层提取更高级别的特征
        layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
        layers.MaxPooling2D((2, 2)),
        
        # 全连接层用于分类决策
        layers.Flatten(),  # 展平数据
        layers.Dense(128, activation='relu'),
        layers.Dropout(0.5),  # 防止过拟合
        layers.Dense(num_classes, activation='softmax')  # 输出层，num_classes为类别数
    ])

    return model

# 编译模型
model = autonomous_vehicle_model()
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 加载预训练权重或训练模型
# model.load_weights('pretrained_weights.h5')

# 训练模型
model.fit(train_dataset, epochs=num_epochs, validation_data=validation_dataset)

在这个例子中，`image_width`、`image_height`和`channels`是输入图片的尺寸和通道数，`num_classes`是目标物体的类别数。你需要根据实际任务调整模型结构和参数。