龍鐵高科AI+智慧機(jī)車

時(shí)間：2019-04-15作者：深圳龍鐵高科技術(shù)有限公司瀏覽：2834

	深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征檢測(cè)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(duì)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(shí)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(duì)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(shí)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(shí)別分類方法。 


	 


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  詞條說明

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