基于立體R-CNN的自動駕駛中的路障識別與定位

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摘 要：基于深度學習的自動駕駛技術(shù)是目前最為先進和主流的自動駕駛技術(shù)之一，它通過應用深度學習算法來實現(xiàn)對駕駛場景的感知、路徑規(guī)劃、行為決策和運動控制，極大地提高了自動駕駛汽車的安全性和可靠性。文章提出了一種新型的立體區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型對自動駕駛中的路障的識別與定位進行研究。結(jié)果顯示，文章提出的方法在圖像識別精度和速度上要優(yōu)于Mono3D和VeloFCN等其它模型。（剩余4186字）