优先级标志检测

图像识别：使用计算机视觉算法（如OpenCV）分析图像中的优先级标志，通过特征匹配或模板匹配技术检测标志的存在和位置。

机器学习算法：训练模型(如卷积神经网络)识别并分类优先级标志，从而实现自动检测与分类。

传感器检测：利用RFID或NFC等传感技术安装在标志附近，检测特定频率或信息的优先级标志。

边缘检测：使用边缘检测算法（如Canny算法）识别优先级标志的形状特征，通过特征边缘检测标志位置。

模板匹配：通过预先定义的标志模板，在检测图像中搜索相似区域，以匹配并识别优先级标志。

深度学习：使用经过训练的深度学习模型，分析图像或视频流输入，识别和检测优先级标志。

图像处理软件和摄像头：用于从视频或照片中识别和检测优先级标志。通过摄像头捕捉图像，软件进行分析识别。

激光雷达：可以生成车辆周围环境的3D地图，帮助识别优先级标志及其位置。

超声波传感器：配合其他传感器使用，判断附近环境的变化和优先级标志影响。

雷达系统：利用电磁波检测和识别移动交通标志和位置，增强标志检测的准确性。

OCR（光学字符识别）软件：通过识别优先级标志上的文字，帮助判断标志类型和优先权。

GPS导航设备：结合地图和标志数据，提供实时位置和交通标志信息验证。

机器学习算法：训练模型来提高自动检测优先级标志的准确性和识别效率。