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基于深度学习方法的目标检测技术在自动驾驶汽车的应用研究 被引量:1

Application of Target Detection Technology Based on Deep Learning Method to Autonomous Vehicles
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摘要 在自动驾驶汽车设计中可能会使用不同的目标检测技术,无线电探测与测距技术(RADAR)、光图像探测与测距技术(LiDAR)和计算机视觉是公认的检测技术。计算机视觉是一种从数字图像中提取重要特征的方法,使计算机能够感知物体的特征并解释图像。在近几年的研究中,已经发现计算机视觉警示基于深度学习方法可以实时检测目标并应用在自动化领域。 Different target detection technologies may be used in the design of autonomous vehicles.Radio detection and ranging(RADAR),light image detection and ranging(LiDAR) and computer vision are recognized detection technologies.Computer vision is a method of extracting important features from digital images, enabling computers to perceive the characteristics of objects and interpret images.In recent years of research, it has been found that computer visual warnings based on deep learning method can detect targets in real time and be used in the field of automation.
作者 石启飞 SHI Qi-fei(Suzhou Vocationl and Technical College,Suzhou 234001,Anhui Province,China)
出处 《景德镇学院学报》 2022年第6期58-61,共4页 Journal of JingDeZhen University
基金 安徽省高校自然科学重点项目(KJ2021A1378) 安徽省高校自然科学重点项目(KJ2020A0969) 校级质量工程项目(szy2021lzlgc27)。
关键词 CNN Faster R-CNN Fast R-CNN R-CNN SSD YOLO 自动驾驶汽车 CNN faster R-CNN fast R-CNN R-CNN SSD YOLO autonomous vehicles
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