【摘 要】
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针对原有卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)算法耗时长,即时性差的缺点提出了一种应用在高级驾驶辅助系统(Advanced Driving Assistant System,ADAS)领域的网
【机 构】
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南京工程学院电力工程学院,南京工程学院机械工程学院,南京工程学院工业中心、创新创业学院
【基金项目】
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南京工程学院科技创新训练项目(项目编号:TB201904049)
论文部分内容阅读
针对原有卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)算法耗时长,即时性差的缺点提出了一种应用在高级驾驶辅助系统(Advanced Driving Assistant System,ADAS)领域的网络,较诸原有的网络,其达到了较快的运行速度,适用于ADAS这样对FPS要求高的领域。同时使用YOLO算法得到目标在图像中的位置,从而得以实施避障、跟车、变道等后续操作。与Faster R-CNN和ResNet50结合的网络相比每秒帧数(Frames Per Second,F
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