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基于深度信息的交通场景理解方法研究
【摘 要】
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近年来,针对复杂多变的道路行驶环境,国内外各大研究机构相继推出多种环境感知算法,尤其是将卷积神经网络应用于环境感知任务中,是该领域的一大突破。但是,交通场景的复杂性和多变性特点使得视觉感知任务十分困难,准确度以及实时性方面尚未达到实车要求,如何兼顾二者也是一直以来被广泛关注的重点,所以目前仍然需要进一步探索有效的方法提高网络性能。本文以卷积神经网络为核心,探究一种基于深度信息的网络结构,以实现车辆
【机 构】
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大连理工大学
【出 处】
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大连理工大学
【发表日期】
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2019年01期
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