一种基于深度学习的交通汽车图像处理系统及方法

本发明公开了一种基于深度学习的交通汽车图像处理系统及方法，涉及图像处理技术领域，该交通汽车图像处理方法通过路侧感知采集分析L2+智能驾驶汽车多源数据，多源数据包括汽车周围环境图像、当前天气、季节、司乘人员信息数据，路侧感知扩展汽车周围环境视野，提升道路区域覆盖，获取更全面的汽车环境数据，通过路侧感知获取关于汽车停泊外部干扰图像数据，并将外部干扰图像数据经过处理和分析用于训练图像处理模型；通过加密和安全协议确保数据隐私保护。将新增数据通过预处理、图结构编码和时间序列分析，捕捉动态干扰特征；模型预测司乘人员安全下车的时间，并通过语音提醒司乘人员在规定时间内安全下车，确保人身安全并提高交通安全性。