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摘要
无人驾驶技术是通过车载传感器感知周围环境,并根据所感知到的道路、车辆、位置信息,控制车辆转向和速度,从而使车辆可以安全可靠的行驶。在无人驾驶领域,特斯拉、谷歌等公司已经有所突破。其中目标检测是车辆进行感知的重要环节,是发现并识别物体的过程,主要基于对于人工智能领域中计算机视觉及深度学习的研究,编写无人驾驶过程中所必须的物体识别代码。特别是随着深度学习方法的应用,目标检测的精度得以大幅提高并获得了广泛应用。本文通过对特征提取、目标检测、目标分类技术进行阐述,并对卷积、深度学习方法进行研究,探讨了目标检测在无人驾驶感知领域的进展和应用。
