神经网络控制助力无人驾驶汽车：安全可靠的自主驾驶

# 1. 神经网络基础理论

神经网络是一种受生物神经系统启发的机器学习模型，它由相互连接的节点（神经元）组成，可以学习复杂的模式和关系。

神经元接收输入，并通过激活函数产生输出。激活函数是一个非线性函数，它决定了神经元输出与输入之间的关系。神经元之间的连接权重决定了输入对输出的影响程度。

通过训练神经网络，可以调整权重以最小化输出与预期输出之间的误差。训练过程使用反向传播算法，它计算误差梯度并更新权重，以逐步减少误差。

# 2. 神经网络在无人驾驶汽车中的应用

神经网络在无人驾驶汽车中扮演着至关重要的角色，赋予了汽车感知、决策和控制的能力。本章节将深入探讨神经网络在无人驾驶汽车中的具体应用，包括感知与环境建模、决策与规划、控制与执行三个方面。

### 2.1 感知与环境建模

感知与环境建模是无人驾驶汽车的基础，神经网络通过处理传感器数据，构建对周围环境的理解。

#### 2.1.1 图像识别与目标检测

神经网络在图像识别和目标检测方面具有强大的能力。在无人驾驶汽车中，神经网络可以识别道路、车辆、行人等目标，并确定它们的相对位置和运动状态。

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 创建神经网络模型
model = cv2.dnn.readNetFromCaffe('deploy.prototxt.txt', 'mobilenet_iter_73000.caffemodel')

# 设置输入图像尺寸
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 0.007843, (300, 300), 127.5)

# 设置输入
model.setInput(blob)

# 前向传播
detections = model.forward()

# 遍历检测结果
for i in np.arange(0, detections.shape[2]):
    # 获取置信度
    confidence = detections[0, 0, i, 2]

    # 过滤低置信度检测
    if confidence > 0.5:
        # 获取边界框坐标
        x1 = int(detections[0, 0, i, 3] * image.shape[1])
        y1 = int(detections[0, 0, i, 4] * image.shape[0])
        x2 = int(detections[0, 0, i, 5] * image.shape[1])
        y2 = int(detections[0, 0, i, 6] * image.shape[0])

        # 绘制边界框
        cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)

**代码逻辑解读：**
- 加载图像并创建神经网络模型。
- 将图像转换为神经网络可处理的格式。
- 设置输入并进行前向传播。
- 遍历检测结果，过滤低置信度检测。
- 获取边界框坐标并绘制边界框。

**参数说明：**
- `deploy.prototxt.txt`：模型结构文件。
- `mobilenet_iter_73000.caffemodel`：模型权重文件。
- `0.007843`：图像归一化因子。
- `(300, 300)`：输