基于深度学习的无人车夜视图像语义分割

为了增强无人车对夜视图像的场景理解,在夜间模式下更快更精确地探测和识别周围环境,将深度学习应用于夜视图像的场景语义分割,提出了一种基于卷积-反卷积神经网络的无人车夜视图像语义分割方法。在传统的卷积神经网络中加入反卷积网络,构建卷积-反卷积神经网络,无需手工选取特征。通过像素到像素的学习和训练,得到图像语义分割模型,可直接用该模型预测夜视图像中每个像素所属的场景语义类别,实现无人车夜间行驶时的环境感知。实验结果表明,该方法具有较好的准确性和实时性,平均IU达到68.47。

必须把思想建设放在基层党组织建设的首位

坚持把思想建设放在首位，提高全党马克思主义水平，是党的十七届四中全会总结60年执政党建设全部实践得出的一个基本经验，也是进一步加强和改进新形势下基层党组织建设必须遵循的一条重要原则。

坚持科学的发展观

《中共甲央关于完善社会主义市场经济体制若干问题的决定》明确指出：“坚持以人为本，树立全面、协调、可持续的发展观，促进经济社会和人的全面发展。”并提出了“五个统筹”的目标和任务，即统筹城乡发展、统筹区域发展。

基于红外与雷达的夜间无人车场景深度估计

单目红外图像的深度估计是夜间无人车场景理解的关键,针对夜间无人车场景的深度估计,提出一种基于深度卷积-反卷积神经网络的深度估计方法。将红外图像和雷达距离数据作为深度卷积-反卷积神经网络的输入,并将深度估计问题转化为像素级分类任务进行深度估计模型的训练。将雷达的距离数据根据深度值的范围量化为与红外图像像素一一对应的离散值并对其做标记,然后训练过程采用分类的思想解决深度估计问题。实验结果表明,利用训练得到的深度估计模型对夜间无人车获取的红外图像进行深度估计的时间为0.04s/frame,达到了实际应用中的实时性要求。