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基于远红外热影像融合机器学习及专家领域特征的夜间道路障碍物侦测
1
作者
陈禀翰
陈柏全
+1 位作者
陈志铿
陈永耀
《同济大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第S01期183-185,共3页
提出一个基于远红外线以及深度网络技术的夜间道路障碍物侦测系统.结合深度网络学习到的特征和专家领域知识所抽取的特征,建立融合的辨识模型.根据热影像的特性,设计具有中心对称性的热影像特征抽取方式.结果表明,所提出的系统具有较高...
提出一个基于远红外线以及深度网络技术的夜间道路障碍物侦测系统.结合深度网络学习到的特征和专家领域知识所抽取的特征,建立融合的辨识模型.根据热影像的特性,设计具有中心对称性的热影像特征抽取方式.结果表明,所提出的系统具有较高的侦测正确率.
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关键词
夜间道路
障碍物
侦测
系统
远红外线热影像
机器学习特征和专家领域特征融合
障碍物辨识系统
先进驾驶辅助
系统
下载PDF
职称材料
题名
基于远红外热影像融合机器学习及专家领域特征的夜间道路障碍物侦测
1
作者
陈禀翰
陈柏全
陈志铿
陈永耀
机构
台北科技大学机电学院
出处
《同济大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第S01期183-185,共3页
文摘
提出一个基于远红外线以及深度网络技术的夜间道路障碍物侦测系统.结合深度网络学习到的特征和专家领域知识所抽取的特征,建立融合的辨识模型.根据热影像的特性,设计具有中心对称性的热影像特征抽取方式.结果表明,所提出的系统具有较高的侦测正确率.
关键词
夜间道路
障碍物
侦测
系统
远红外线热影像
机器学习特征和专家领域特征融合
障碍物辨识系统
先进驾驶辅助
系统
Keywords
nighttime on-road obstacle detection system
infrared thermal imaging
integration of deeplearned and hand-crafted features
obstacle recognition system
advanced driver assistance systems
分类号
TP249 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于远红外热影像融合机器学习及专家领域特征的夜间道路障碍物侦测
陈禀翰
陈柏全
陈志铿
陈永耀
《同济大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
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职称材料
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