- 1、本文档内容版权归属内容提供方,所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议,可选择认领,认领后既往收益都归您。。
- 2、本文档由用户上传,本站不保证质量和数量令人满意,可能有诸多瑕疵,付费之前,请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形,可联系本站下载客服投诉处理。
- 3、文档侵权举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
查看更多
PAGE1
PAGE1
深度学习与计算机视觉在环境感知中的应用
在自动驾驶系统中,环境感知与识别是核心任务之一。通过计算机视觉技术,车辆可以实时获取周围环境的图像信息,并利用深度学习算法对这些信息进行处理和分析,从而实现对道路、障碍物、交通标志、行人等的准确识别。本节将详细介绍深度学习与计算机视觉在环境感知中的应用,包括数据收集与预处理、目标检测与分类、语义分割、实例分割、关键点检测等技术,并通过具体代码示例来说明这些技术的实现方法。
数据收集与预处理
数据收集
数据是深度学习模型训练的基础。在自动驾驶环境中,数据主要来自车载摄像头、激光雷达(LiDAR)、毫米波雷达等传感器。
您可能关注的文档
- 自动驾驶:车辆控制与执行_(3).传感器技术与应用.docx
- 自动驾驶:车辆控制与执行_(4).环境感知与建模.docx
- 自动驾驶:车辆控制与执行_(5).高精度地图与定位技术.docx
- 自动驾驶:车辆控制与执行_(6).路径规划与决策.docx
- 自动驾驶:车辆控制与执行_(7).车辆控制理论与方法.docx
- 自动驾驶:车辆控制与执行_(8).执行器原理与控制.docx
- 自动驾驶:车辆控制与执行_(9).车辆线控技术.docx
- 自动驾驶:车辆控制与执行_(10).自动驾驶系统架构.docx
- 自动驾驶:车辆控制与执行_(11).软件开发与测试.docx
- 自动驾驶:车辆控制与执行_(12).安全与可靠性分析.docx
文档评论(0)