智能车环境视觉感知及其关键技术研究现状
环境视觉感知技术是智能车获取外界环境信息的主要手段,是智能车进行自主驾驶的前提条件.在综合分析以不同检测对象为目标的检测技术方法的基础上,给出了环境视觉感知研究的主要内容,讨论了研究涉及的关键技术:车道检测技术、车辆检测技术、行人检测技术、交通标志检测技术,并对每种检测技术各子技术的优点和不足之处进行了分析.在总结全文的基础上,提出未来智能驾驶中环境视觉感知技术的主要发展趋势包括:基于多特征融合的环境视觉感知技术的发展;复杂环境下多种环境感知技术的融合应用;三维图像在图像处理方面的应用;改进的卷积神经网络(CNN)方法在图像处理方面的应用.
车辆工程、视觉感知、车道检测、行人检测、车辆检测、交通标志检测
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U273(车辆工程)
国家自然科学基金51505258,51775268;山东省自然科学基金ZR2015EL019;山东省重点研发计划项目2016GNC112010,2017NC212002;山东省农机装备研发创新计划项目2017YF013,2018YF017
2019-03-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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