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提出一个基于远红外线以及深度网络技术的夜间道路障碍物侦测系统.结合深度网络学习到的特征和专家领域知识所抽取的特征,建立融合的辨识模型.根据热影像的特性,设计具有中心对称性的热影像特征抽取方式.结果表明,所提出的系统具有较高的侦测正确率.
基于远红外热影像融合机器学习及专家领域特征的夜间道路障碍物侦测
【摘 要】
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提出一个基于远红外线以及深度网络技术的夜间道路障碍物侦测系统.结合深度网络学习到的特征和专家领域知识所抽取的特征,建立融合的辨识模型.根据热影像的特性,设计具有中心
【机 构】
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台北科技大学机电学院
【出 处】
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同济大学学报:自然科学版
【发表日期】
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2019年S01期
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