基于深度学习的车辆目标检测算法综述
Journal: Advances in Computer and Autonomous Intelligence Research DOI: 10.12238/acair.v3i1.11891
Abstract
近年来,随着人工智能技术的迅猛发展,许多车企和互联网企业都共同致力于研发智能化的自动驾驶系统。在智能驾驶领域,汽车目标识别技术属于关键性的核心技术范畴。目前状况是,传统模式的目标识别算法并不能达到即时识别的需求,这限制了其在真实自驾车应用场景下的广泛部署。对照而言,构建于深度学习之上的目标识别算法显得更加适应此类应用需求,并且已获得行业内主流认同。文章开篇综述了经典的目标识别方法,随后阐述了数种盛行的车辆识别算法,分为两阶段和单阶段方法,并对它们的体系结构以及各自的长短进行了解析,文章最终对该技术未来的研究走向提出了预测。
Keywords
目标检测；深度学习；车辆检测；卷积神经网络
Full Text
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