【摘 要】
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从基于传统特征和基于深度学习两方面对自动驾驶技术进行了综述。首先论述了基于传统特征的自动驾驶技术,如道路与车道线的检测、前车检测、行人检测和防撞系统等,由于识别目
【机 构】
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贵州大学计算机科学与技术学院,遵义医学院医学信息工程系,广东医科大学信息工程学院,北京大学深圳研究生院信息工程学院
【基金项目】
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深圳市基础研究(学科布局)科技创新基金项目(JCYJ20160506172651253);贵州省科技厅联合基金项目(黔科合LH字[2014]7597号);遵义医学院硕士启动基金项目(编号:F-641)
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从基于传统特征和基于深度学习两方面对自动驾驶技术进行了综述。首先论述了基于传统特征的自动驾驶技术,如道路与车道线的检测、前车检测、行人检测和防撞系统等,由于识别目标种类繁多,基于传统特征的目标检测遇到了很难超越的瓶颈;接着阐述了基于深度学习的自动驾驶算法,采用卷积神经网可以直接学习和感知路面及道路上的车辆,可大幅度提升自动驾驶算法的性能;最后总结全文,并展望了未来的研究方向,即整合传统特征和深度学习特征,进一步提升深度驾驶的拟人化和实用化水平。
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