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要實現智能輔助駕駛系統的關鍵技術，可以使用Julia語言結合一些機器學習和計算機視覺的庫和工具。以下是一些關鍵技術和對應的Julia庫：
數據預處理和特征提取：使用DataFrames.jl和MLDataUtils.jl庫進行數據預處理和特征提取，以準備訓練模型所需的數據。
機器學習模型訓練和評估：使用Flux.jl和ScikitLearn.jl等庫來訓練和評估機器學習模型，例如神經網絡、支持向量機等，用于識別道路標志、車輛和行人等。
目標檢測和跟蹤：使用Yolo.jl和OpenCV.jl等庫進行目標檢測和跟蹤，以檢測周圍環境中的障礙物和車輛。
路徑規劃和控制：使用JuMP.jl和Robotics.jl等庫進行路徑規劃和控制，以確定車輛的最佳行駛路徑和速度。
感知和決策：結合傳感器數據和機器學習模型，使用DecisionTree.jl等庫進行感知和決策，以確保車輛能夠安全地行駛。
通過使用這些庫和工具，結合Julia語言的高性能和易用性，可以較為方便地實現智能輔助駕駛系統的關鍵技術。
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