摘要:為了充分利用自動(dòng)駕駛汽車路測(cè)圖像數(shù)據(jù),增加行駛過程中對(duì)天氣情況識(shí)別的準(zhǔn)確性,提出了一種基于改進(jìn)ResNet50網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)駕駛場景天氣識(shí)別算法。該算法將SE模塊與ResNet50網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,通過在ResNet50網(wǎng)絡(luò)4組模塊內(nèi)加入SE模塊,以便更好地?cái)M合通道間復(fù)雜的魯棒性?;谧詣?dòng)駕駛汽車路測(cè)圖像數(shù)據(jù)對(duì)所提算法進(jìn)行Python編程實(shí)現(xiàn),結(jié)果表明:SE模塊的加入能夠增加算法的魯棒性和準(zhǔn)確性,提高了自動(dòng)駕駛的天氣識(shí)別精度。
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自動(dòng)駕駛
原文標(biāo)題:論文 | 基于路測(cè)圖像與改進(jìn) ResNet50 網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)駕駛場景天氣識(shí)別算法
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發(fā)表于 07-29 17:09
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看到新聞報(bào)道說谷歌自動(dòng)駕駛汽車已經(jīng)行駛近30萬公里了,非常的強(qiáng)大~~上次參加了重慶新能源汽車峰會(huì),對(duì)會(huì)上富士通半導(dǎo)體宣講的一款全景視頻汽車實(shí)時(shí)監(jiān)控技術(shù)平臺(tái)似乎看到了自動(dòng)駕駛的影子(利用MB86R11
發(fā)表于 06-14 16:15
高速路段,其無法自動(dòng)識(shí)別停車等路標(biāo)。所以只有當(dāng)圖像識(shí)別、判斷,信息的分析、學(xué)習(xí),得到深入發(fā)展,才可能真正解決自動(dòng)駕駛面臨的難題?! ×硗庠谟布用?,圖像采集也是難關(guān)。無論是各類攝像頭還是傳感器,其都是一
發(fā)表于 07-21 09:00
、三維數(shù)據(jù)處理算法和深度學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合,讓機(jī)器人擁有超越人類眼睛的環(huán)境感知能力,目前主要致力自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的研發(fā)。2016年12月底,牛車網(wǎng)曾采訪速騰聚創(chuàng)創(chuàng)始人兼CEO邱純鑫,2年多的時(shí)間,他已帶領(lǐng)企業(yè)完成
發(fā)表于 10-13 16:08
RS-LiDAR-Algorithms 感知算法。經(jīng)過與多個(gè)自動(dòng)駕駛汽車研發(fā)團(tuán)隊(duì)的聯(lián)合調(diào)試打磨,RS-LiDAR-Algorithms 目前已經(jīng)可以駕馭常見的大部分自動(dòng)駕駛場景,其以
發(fā)表于 12-15 14:20
的技術(shù)創(chuàng)新的靈活架構(gòu)非常重要。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自動(dòng)駕駛的應(yīng)用第一批神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序?qū)W⒂谝曈X處理,以支持諸如自動(dòng)行人、交通信號(hào)或道路特征識(shí)別等功
發(fā)表于 12-21 17:11
50個(gè)小時(shí)以上自動(dòng)駕駛操作經(jīng)驗(yàn),其中40個(gè)小時(shí)以上為申請(qǐng)測(cè)試項(xiàng)目。北京許可的自動(dòng)駕駛汽車可以不需要駕駛人直接干預(yù),但在相關(guān)要求中,申請(qǐng)自動(dòng)駕駛
發(fā)表于 05-13 00:26
三,邊緣計(jì)算是自動(dòng)駕駛的未來。5G核心網(wǎng)控制面與數(shù)據(jù)面徹底分離,NFV令網(wǎng)絡(luò)部署更加靈活,從而使能分布式的邊緣計(jì)算部署。邊緣計(jì)算將更多的數(shù)據(jù)計(jì)算和存儲(chǔ)從“核心”下沉到“邊緣”,部署于接近數(shù)據(jù)源的地方
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,獲取比單車的內(nèi)外部傳感器更多的信息,增強(qiáng)對(duì)非視距范圍內(nèi)環(huán)境的感知,并通過高清3D動(dòng)態(tài)地圖實(shí)時(shí)共享自動(dòng)駕駛的位置。例如在雨雪、大霧等惡劣天氣下,或在交叉路口、拐彎等場景下,雷達(dá)和攝像頭無法清晰辨別前方
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