开关式深度学习车道保持辅助是指系统可以根据驾驶员的意愿，实现不同的驾驶模式。针对车道保持辅助这一场景，可以通过以下步骤实现：
数据采集： 使用摄像头、雷达等传感器采集道路图像和车辆周边环境数据，获取直观实时的视频和图像数据，用于车道检测、障碍物识别等任务。
数据预处理： 将采集的图像和传感器数据归一化、去噪、平滑处理，使之适于接下来的特征提取和分析。
深度学习模型训练： 使用卷积神经网络或深度学习模型，对预处理后的数据进行训练，实现特征提取和车道检测、障碍物识别等任务。
状态判断： 通过对车道对应线的识别、车速监测、转向盘角度等数据的综合分析，确定车辆当前的状态，如行驶速度、车道偏移角度等参数，并在车辆的驾驶员仪表板上实时显示。
控制输入： 根据状态判断结果，选择不同的控制输入策略，控制车辆方向盘、刹车等来实现车道控制功能。
模式切换： 在特定场景下，如驶入高速公路或城市区域时，根据驾驶员的意愿，实现不同模式的自动化控制。
综上所述，开关式深度学习车道保持辅助通过数据采集，预处理，深度学习模型训练等方法来实现对车道的识别和车辆控制功能，通过模式切换来满足不同驾驶环境下的需求。此技术有望成为未来自动驾驶技术的重要方向，实现更加智能、安全的出行。
以下是一个使用深度学习模型实现车道保持辅助功能的示例代码，其中使用了开关式深度学习技术，可以实现不同驾驶模式的切换。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
# 定义模型架构
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(128, 128, 3)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(128, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))
# 定义数据集并进行模型训练
train_data = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
'path/to/train/dataset',
validation_split=0.2,
subset='training',
seed=123,
image_size=(128, 128),
batch_size=32)
val_data = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
'path/to/train/dataset',
validation_split=0.2,
subset='validation',
seed=123,
image_size=(128, 128),
batch_size=32)
model.compile(optimizer='adam',
loss='binary_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
model.fit(train_data, epochs=EPOCHS, validation_data=val_data)
注：代码中使用了tensorflow 2.0的相关API，具体应根据实际情况进行修改。
以上是一个简单的使用深度学习模型实现车道保持辅助功能的示例代码，其中使用了CNN模型对图像进行训练，最终得到的输出结果可以用于控制车辆的方向盘、刹车等来实现车道保持功能。可以根据具体需求进行适当的修改和扩展，例如增加数据增强、多模型融合等技术，来提升模型的泛化能力和精度。
呃，楼主是复制的哪里的题目么。