基于深度学习的无人驾驶关键技术的研究

作者：高正创; 戴耀威; 叶继铭; 唐树银; 李宏宇

来源：电子世界, 2019, (01): 76-77.

DOI：10.19353/j.cnki.dzsj.2019.01.040

• 数据集
• 卷积神经网络
• 图像边缘
• 畸变矫正
• 霍夫变换
• 无人车
• 无人驾驶
• 路径规划
• 中值滤波
• 无人驾驶技术
• 无人驾驶汽车
• 深度学习

<正>近年来,无人驾驶领域快速发展,具有广泛的应用价值。本文论述了无人驾驶技术中的关键部分,采用多种模型进行路况信息提取和处理,介绍了卷积神经网络和MobileNet模型,配合TensorFlow框架来实现无人驾驶的深度学习。通过实验证实,该系统具有较好的适应性,在一定程度上满足了无人驾驶汽车的要求。

• 单位
  中国矿业大学徐海学院