發(fā)布時間：2021-10-20 22:58

　　汽車行業(yè)發(fā)展迅速,正處于變革的時代,智能化成為未來發(fā)展的方向。智能駕駛環(huán)境感知技術作為提高汽車智能化水平的前提和關鍵技術,成為目前研究的重點。本文基于深度學習方法,提出一種高效、準確的基于車載相機的智能車輛環(huán)境感知算法,實現(xiàn)交通場景的深度理解,為智能車的發(fā)展奠定重要的理論和應用基礎。首先,通過對語義分割網(wǎng)絡模型的研究分析,提出一種帶有“基數(shù)”和多分支融合理念的分割神經(jīng)網(wǎng)絡結構。該網(wǎng)絡分為編碼器和解碼器兩部分,基于PSPNet網(wǎng)絡設計編碼器結構提取輸入圖像的特征,將提取的特征輸入解碼器,通過反卷積和上采樣操作,擴大輸入特征圖的尺寸,輸出與輸入圖像同等尺寸的特征圖。實驗結果表明,所提出的語義分割網(wǎng)絡具有很好的實時性和分割精度。其次,針對上文提出的應用于語義分割的神經(jīng)網(wǎng)絡,通過更好的特征提取網(wǎng)絡實現(xiàn)目標檢測任務。對Faster R-CNN的目標檢測方法,將提出的語義分割網(wǎng)絡的編碼器部分作為目標檢測任務的特征提取網(wǎng)絡,將提取的特征圖生成感興趣區(qū)域,經(jīng)過ROI池化后應用全連接層得到目標的分類和回歸輸出。實驗結果表明,所提出的網(wǎng)絡在目標檢測任務上取得較好的檢測精度和實時性。最后,本文基于交通場景,... 

【文章來源】：大連理工大學遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 引言
    1.2 深度學習研究現(xiàn)狀
        1.2.1 發(fā)展歷史
        1.2.2 深度學習的主要應用
    1.3 圖像處理方法研究現(xiàn)狀
        1.3.1 語義分割方法及研究現(xiàn)狀
        1.3.2 目標檢測方法及研究現(xiàn)狀
        1.3.3 多任務學習及研究現(xiàn)狀
    1.4 本文主要研究內(nèi)容
2 深度學習模型及方法研究
    2.1 引言
    2.2 感知機
    2.3 受限玻爾茲曼機
    2.4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
        2.4.1 局部連接和權值共享
        2.4.2 卷積
        2.4.3 池化
        2.4.4 激活
        2.4.5 神經(jīng)網(wǎng)絡訓練
    2.5 本章小結
3 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的語義分割方法研究
    3.1 引言
    3.2 全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
    3.3 殘差神經(jīng)網(wǎng)絡
    3.4 ResNeXt
    3.5 PSPNet
    3.6 網(wǎng)絡結構的搭建
    3.7 網(wǎng)絡的訓練
    3.8 結果評估
    3.9 本章小結
4 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的目標檢測方法研究
    4.1 引言
    4.2 R-CNN等基于候選區(qū)域的目標檢測方法
    4.3 端對端的目標檢測方法
    4.4 網(wǎng)絡模型的搭建與應用
    4.5 網(wǎng)絡的訓練
    4.6 結果評估
    4.7 本章小結
5 多任務網(wǎng)絡研究
    5.1 引言
    5.2 多任務網(wǎng)絡設計
    5.3 多任務網(wǎng)絡訓練
    5.4 實驗結果和分析
        5.4.1 語義分割網(wǎng)絡訓練結果
        5.4.2 目標檢測網(wǎng)絡訓練結果
        5.4.3 多任務網(wǎng)絡訓練結果
    5.5 本章小結
結論
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表學術論文情況
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]智能網(wǎng)聯(lián)汽車[J].   中國工業(yè)和信息化. 2018(10)
[2]先進駕駛輔助系統(tǒng)開始普及[J]. 周路菡.  新經(jīng)濟導刊. 2016(08)
[3]Word2vec的工作原理及應用探究[J]. 周練.  科技情報開發(fā)與經(jīng)濟. 2015(02)
[4]無人駕駛汽車的發(fā)展現(xiàn)狀和展望[J]. 楊帆.  上海汽車. 2014(03)
[5]BP算法分析與改進[J]. 賈麗會,張修如.  計算機技術與發(fā)展. 2006(10)
[6]一種改進的快速k-近鄰分類算法[J]. 喬玉龍,潘正祥,孫圣和.  電子學報. 2005(06)
[7]一種基于樸素貝葉斯分類的特征選擇方法[J]. 余芳,姜云飛.  中山大學學報(自然科學版). 2004(05)
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[9]高速公路交通事故分析及預防對策研究[J]. 秦利燕,邵春福,賈洪飛.  中國安全科學學報. 2003(06)

碩士論文
[1]基于決策樹的分類算法研究[D]. 胡江洪.武漢理工大學 2006



本文編號：3447750