115.交通标识识别( )主要是通过安装在车辆上的()采集道路上的交通标识信息，传送到图像处理模块进行标识检测和识别，并根据识别结果做出不同应对措施。

好的，我们来详细解析一下这道题。 ### 题目背景 交通标识识别系统是智能驾驶技术中的一个重要组成部分。它的主要功能是通过车载设备采集道路上的交通标识信息，然后对这些信息进行处理和识别，最终根据识别结果采取相应的措施，如减速、变道等。 ### 选项分析 **A. 摄像头** - **解释**：摄像头是一种常见的图像采集设备，可以捕捉到道路上的交通标识图像。这些图像可以被传输到图像处理模块，进行进一步的分析和识别。 - **优点**：摄像头能够捕捉到高分辨率的图像，适用于各种交通标识的识别。 - **示例**：在自动驾驶汽车上，摄像头通常安装在车前挡风玻璃上方，可以实时捕捉前方的道路情况，包括交通标识。 **B. 超声波** - **解释**：超声波传感器主要用于测量距离，常用于倒车雷达或障碍物检测。它通过发射超声波并接收反射回来的信号来计算距离。 - **缺点**：超声波传感器无法捕捉到图像信息，因此不能用于识别交通标识。 - **示例**：超声波传感器在倒车时可以帮助驾驶员判断与后方障碍物的距离，但不能识别交通标识。 **C. 投影仪** - **解释**：投影仪主要用于将图像投射到屏幕上，常用于演示或娱乐。它不具有图像采集功能。 - **缺点**：投影仪无法采集图像，因此不能用于交通标识识别。 - **示例**：在会议室中，投影仪可以将电脑屏幕的内容投射到大屏幕上，但不能用于识别交通标识。 **D. 激光** - **解释**：激光传感器主要用于测距和三维建模，常用于激光雷达（LIDAR）系统。它可以生成高精度的点云数据，用于环境感知。 - **缺点**：激光传感器虽然可以提供精确的距离信息，但不能直接用于识别交通标识。 - **示例**：在自动驾驶汽车中，激光雷达可以生成周围环境的三维模型，但需要配合其他传感器（如摄像头）才能识别交通标识。 ### 为什么选择A 交通标识识别系统的核心在于图像采集和处理。摄像头是最适合采集图像的设备，可以捕捉到道路上的交通标识，并将其传输到图像处理模块进行识别。其他选项（超声波、投影仪、激光）虽然在智能驾驶中有各自的应用，但它们不具备图像采集功能，因此不适合用于交通标识识别。