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          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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