【摘 要】
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自动驾驶技术可以提高驾驶安全性,减少人员伤亡与财产损失。在自动驾驶过程中首先需要对车辆周边的驾驶环境进行感知,其中通过车载相机采集图像是一种重要的感知方式。但在低照度环境下采集的图像的质量容易发生下降,进而会影响自动驾驶的安全性。为此,本文展开了基于深度学习的低照度车辆检测方法的研究,对深度学习低照度车辆检测相关理论展开调研与研究,设计基于深度学习的SEnlighten GAN低照度图像增强模型实
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自动驾驶技术可以提高驾驶安全性,减少人员伤亡与财产损失。在自动驾驶过程中首先需要对车辆周边的驾驶环境进行感知,其中通过车载相机采集图像是一种重要的感知方式。但在低照度环境下采集的图像的质量容易发生下降,进而会影响自动驾驶的安全性。为此,本文展开了基于深度学习的低照度车辆检测方法的研究,对深度学习低照度车辆检测相关理论展开调研与研究,设计基于深度学习的SEnlighten GAN低照度图像增强模型实现低照度图像增强,设计了基于深度学习的车辆目标检测模型实现了车辆的快速检测,开展车辆目标检测模型实验与分析,本文的具体研究内容如下:（1）对基于卷积神经网络的车辆检测理论、基于深度学习的车辆目标检测理论以及生成对抗网络图像增强理论进行了研究。研究了基于卷积神经网络的车辆检测任务的原理,随后对比了单阶段和两阶段目标检测模式的特点,最后分析了生成对抗网络的特点。（2）设计了S-Enlighten GAN低照度图像增强模型。为了提升低照度环境下采集的图像的质量,针对基于深度学习的图像增强方法容易出现棋盘格效应的问题,设计了自适应滤波网络模块,有效的抑制了棋盘格效应的产生;针对目前图像增强所用的配对数据集获取难度大,人工合成的图像不够真实的问题,构建非配对的低照度图像增强数据集,让S-Enlighten GAN模型学习图像中的光照分布特点,最终有效的实现了低照度图像的增强。最后将本文设计的低照度图像增强方法与其他几种常用的方法进行了比较,证明了S-Enlighten GAN低照度图像增强算法的优越性。（3）设计基于深度学习的车辆目标检测模型。为了在驾驶过程中对车辆进行快速准确的检测,设计了基于深度学习的车辆目标检测模型实现了车辆的检测,针对车辆检测对实时性要求高的特点,设计了结构化与非结构化相结合的模型剪枝策略,提升了模型的检测速度。（4）展开车辆目标检测模型实验与分析。从检测准确性、检测速度以及可视化检测结果三个方面将本文设计的车辆目标检测方法与几种常用方法进行了对比,证明了本文设计的车辆目标检测方法更具优势。实验结果表明本文设计的S-Enlighten GAN低照度图像增强算法以及车辆目标检测方法的有效性。可以改善自动驾驶汽车在夜间采集的图像的质量,提高的感知能力以及驾驶的安全性。
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