115.交通标识识别(TSR)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的应对措施。

好的，我们来详细解析一下这道题目。 ### 题目背景 交通标识识别（Traffic Sign Recognition, TSR）是一种智能驾驶辅助系统，它的主要功能是通过车载传感器识别道路上的交通标识，并将这些信息传递给车辆的控制系统，以便车辆能够根据交通标识做出相应的反应。 ### 选项分析 **A. 摄像头** - **解释**：摄像头是最常用的传感器之一，用于捕捉图像信息。在TSR系统中，摄像头可以实时拍摄道路前方的图像，并将这些图像传输到图像处理模块进行分析和识别。 - **优点**：摄像头可以捕捉到丰富的视觉信息，包括颜色、形状和文字等，非常适合用于识别交通标识。 - **示例**：想象一下，你在开车时，车头前方安装了一个摄像头，它会不断拍摄前方的道路情况。当摄像头捕捉到一个“限速60公里/小时”的标志时，图像处理模块会识别出这个标志，并通知车辆控制系统调整速度。 **B. 超声波** - **解释**：超声波传感器主要用于测量距离，常用于倒车雷达和障碍物检测。它们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图像信息，因此无法识别交通标识。 - **示例**：超声波传感器可以告诉你前方有一个障碍物，但无法告诉你这个障碍物是什么，更不用说识别交通标识了。 **C. 投影仪** - **解释**：投影仪主要用于将图像或视频投射到屏幕上，通常用于演示或娱乐。在汽车上，投影仪可能用于将导航信息投射到挡风玻璃上，但不用于识别交通标识。 - **缺点**：投影仪无法捕捉外部环境的信息，因此不适合用于TSR系统。 - **示例**：投影仪可以将导航路线显示在挡风玻璃上，但无法识别道路上的交通标识。 **D. 激光** - **解释**：激光传感器（如激光雷达，LiDAR）主要用于测量距离和创建三维点云图，常用于自动驾驶车辆的环境感知。虽然激光传感器可以提供高精度的距离信息，但它们不擅长识别图像中的细节。 - **缺点**：激光传感器无法直接识别交通标识，需要结合其他传感器（如摄像头）才能实现完整的TSR功能。 - **示例**：激光传感器可以创建车辆周围环境的三维模型，但无法直接识别交通标识。 ### 为什么选择A. 摄像头 - **原因**：摄像头能够捕捉到丰富的图像信息，包括交通标识的颜色、形状和文字等。这些信息可以通过图像处理算法进行识别，从而实现TSR系统的功能。 - **总结**：在TSR系统中，摄像头是最合适的传感器，因为它能够提供必要的视觉信息，使系统能够准确地识别交通标识。