交通場景 文章 最新資訊
基于深度學(xué)習(xí)的交通場景中行人檢測方法*
- 針對交通圖像中行人分布的特點(diǎn)，提出一種交通場景下的行人檢測方法。使用Faster R-CNN目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)，首先在檢測網(wǎng)絡(luò)的卷積層前加入預(yù)處理，突出行人特征，減少訓(xùn)練耗時(shí)與系統(tǒng)開銷。其次，由于交通場景圖像中行人只占圖像極小的部分，所以使用K-means聚類分析方法對行人的寬高比進(jìn)行聚類分析，得到合適的寬高比。實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)后的方法在檢測精度上有所提升，說明了該方法的有效性。
- 關(guān)鍵字： 行人檢測 交通場景 底層特征提取 K-means聚類 202103
美國自動(dòng)駕駛?cè)揞^：解決魔鬼般的行駛場景細(xì)節(jié)
- 在美國，自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的領(lǐng)先者，Waymo排名第一是毫無爭議的，其次可能就輪到了通用Cruise。至于一直把Autopilot標(biāo)榜為自動(dòng)駕駛的特斯拉，Elon Musk表示2020會(huì)有......
- 關(guān)鍵字： 自動(dòng)駕駛 Waymo 交通場景 xTV
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交通場景介紹
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