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基于立体R-CNN的自动驾驶中的路障识别与定位
1
作者
刘启
卢林
朱兆旻
《时代汽车》
2024年第8期178-180,共3页
基于深度学习的自动驾驶技术是目前最为先进和主流的自动驾驶技术之一,它通过应用深度学习算法来实现对驾驶场景的感知、路径规划、行为决策和运动控制,极大地提高了自动驾驶汽车的安全性和可靠性。文章提出了一种新型的立体区域卷积神...
基于深度学习的自动驾驶技术是目前最为先进和主流的自动驾驶技术之一,它通过应用深度学习算法来实现对驾驶场景的感知、路径规划、行为决策和运动控制,极大地提高了自动驾驶汽车的安全性和可靠性。文章提出了一种新型的立体区域卷积神经网络模型对自动驾驶中的路障的识别与定位进行研究。结果显示,文章提出的方法在图像识别精度和速度上要优于Mono3D和VeloFCN等其它模型。
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关键词
深度学习
R-CNN
自动驾驶
路障识别与定位
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题名
基于立体R-CNN的自动驾驶中的路障识别与定位
1
作者
刘启
卢林
朱兆旻
机构
北部湾大学机械与船舶学院
广西大学计算机与电子信息学院
桂林航天工业学院电子信息与自动化学院
出处
《时代汽车》
2024年第8期178-180,共3页
基金
广西省自然科学基金项目(2021GXNSFAA220048)。
文摘
基于深度学习的自动驾驶技术是目前最为先进和主流的自动驾驶技术之一,它通过应用深度学习算法来实现对驾驶场景的感知、路径规划、行为决策和运动控制,极大地提高了自动驾驶汽车的安全性和可靠性。文章提出了一种新型的立体区域卷积神经网络模型对自动驾驶中的路障的识别与定位进行研究。结果显示,文章提出的方法在图像识别精度和速度上要优于Mono3D和VeloFCN等其它模型。
关键词
深度学习
R-CNN
自动驾驶
路障识别与定位
Keywords
Deep learning
R-CNN
Autonomous driving
Roadblock Identification and Location
分类号
U46 [机械工程—车辆工程]
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作者
出处
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1
基于立体R-CNN的自动驾驶中的路障识别与定位
刘启
卢林
朱兆旻
《时代汽车》
2024
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