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EEPW首頁 >> 主題列表 >> 交通場景

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，提出一種交通場景下的行人檢測方法。使用Faster R-CNN目標檢測網(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行聚類分析，得到合適的寬高比。實驗表明，改進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  

美國自動駕駛?cè)揞^：解決魔鬼般的行駛場景細節(jié)

  • 在美國，自動駕駛領(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標榜為自動駕駛的特斯拉，Elon Musk表示2020會有......
  • 關(guān)鍵字： 自動駕駛  Waymo  交通場景  xTV  
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交通場景介紹

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