深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征檢測通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)來進(jìn)行學(xué)習(xí),避免手工顯式提取特征,而是從訓(xùn)練中學(xué)習(xí)特征,且同一特征映射面上的神經(jīng)元權(quán)值相同,網(wǎng)絡(luò)可以并行學(xué)習(xí),權(quán)值共享降低了網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性,可以將多維的圖像數(shù)據(jù)直接輸入到網(wǎng)絡(luò)中,從而避免特征提取和分類過程中數(shù)據(jù)重建的復(fù)雜度,項(xiàng)目擬采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無監(jiān)督構(gòu)建特征,通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前向傳播、反向傳播以及梯度下降三個(gè)階段的反復(fù)迭代,自適應(yīng)提取圖像的特征向量,實(shí)現(xiàn)圖像特征對全天候環(huán)境的泛化能力,進(jìn)而提升障礙物特征表達(dá)的自適應(yīng)性,為進(jìn)一步降低障礙物識別的虛警率,擬采用支持向量機(jī)有監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式對提取后的特征做進(jìn)一步篩選,保留滿足高精度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)值。利用上述算法提取的障礙物自適應(yīng)特征,結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)中的SSD模型和Faster RCNN以及YOLO算法可以較好地實(shí)現(xiàn)多障礙物的識別和分類,且實(shí)時(shí)效果好。因此,可以考慮在相關(guān)模型中改進(jìn)得到一種高速度、高精度、魯棒性強(qiáng)的多障礙物識別分類方法。
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詞條說明
富士隆*三代機(jī)車電子添乘裝置,專業(yè)為南車集團(tuán)打造的一款高性價(jià)比,高穩(wěn)定性的機(jī)車產(chǎn)品,此次與南車合作,標(biāo)志著公司的產(chǎn)品邁上了一個(gè)新的高度,硬件部分采用八路高清監(jiān)視與錄像,除了正常的監(jiān)控外,還可與軸溫報(bào)警裝置,煙霧探測裝置,TAX2通訊裝置進(jìn)行數(shù)據(jù)交換,把現(xiàn)場圖像與數(shù)據(jù)真實(shí)還原,地面分析軟件部分主要有:高清圖像區(qū),軸溫顯示區(qū),溫度探測區(qū),煙霧探測區(qū),電表區(qū)等,為運(yùn)行與事故的發(fā)生提供了強(qiáng)有力的依據(jù)。
深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征檢測通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)來進(jìn)行學(xué)習(xí),避免手工顯式提取特征,而是從訓(xùn)練中學(xué)習(xí)特征,且同一特征映射面上的神經(jīng)元權(quán)值相同,網(wǎng)絡(luò)可以并行學(xué)習(xí),權(quán)值共享降低了網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性,可以將多維的圖像數(shù)據(jù)直接輸入到網(wǎng)絡(luò)中,從而避免特征提取和分類過程中數(shù)據(jù)重建的復(fù)雜度,項(xiàng)目擬采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無監(jiān)督構(gòu)建特征,通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前向傳播、反向傳播以及梯度下降三個(gè)階段的反復(fù)迭代,自適應(yīng)提取圖像的特征向量,實(shí)現(xiàn)圖
針對端側(cè)智能化需求和應(yīng)用場景,利用海思平臺提供的加速算子IVE,對計(jì)算機(jī)視覺算法進(jìn)行芯片級的優(yōu)化,在保證性能的條件下,提升處理效率,確保系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定可靠,功耗無明顯上升。
機(jī)車AI視覺系統(tǒng)是一種**的智能駕駛輔助系統(tǒng),它利用人工智能和機(jī)器視覺技術(shù),為機(jī)車提供全面的駕駛輔助。該系統(tǒng)能夠識別和分析機(jī)車周圍的環(huán)境,提供實(shí)時(shí)駕駛信息,幫助機(jī)車駕駛員做出較安全、較高效的駕駛決策。機(jī)車AI視覺系統(tǒng)的**功能包括:1. 道路識別:系統(tǒng)能夠自動(dòng)識別道路標(biāo)識,如車道線、交通信號燈等,幫助機(jī)車保持行駛在正確的車道上,并根據(jù)交通信號做出相應(yīng)的駕駛決策。2. 障礙物識別:系統(tǒng)能夠識別和分析
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