【摘 要】
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车道线检测是智能辅助驾驶的核心问题,研究基于深度学习的车道线激光精准检测方法,提高车道线检测精度.将激光雷达安装在待检车辆上,用来扫描物体返回脉冲,通过激光雷达的回波脉冲宽度提取车道线与路面区分度的特征,结合深度学习方法,构建新型多尺度全卷积神经网络的车道线检测模型,融合特征图对车道线分割,实现车道线精准检测.实验结果表明,在多场景条件下,本方法的漏检率、误检率均低于传统方法,平均检测合格率96%,交互比也远远高于传统方法,平均耗时低至51 ms,且变化态势平稳,说明本方法在不同场景中车道线图像分割处理效
【机 构】
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湖北工业大学机械工程学院,武汉 430068
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车道线检测是智能辅助驾驶的核心问题,研究基于深度学习的车道线激光精准检测方法,提高车道线检测精度.将激光雷达安装在待检车辆上,用来扫描物体返回脉冲,通过激光雷达的回波脉冲宽度提取车道线与路面区分度的特征,结合深度学习方法,构建新型多尺度全卷积神经网络的车道线检测模型,融合特征图对车道线分割,实现车道线精准检测.实验结果表明,在多场景条件下,本方法的漏检率、误检率均低于传统方法,平均检测合格率96%,交互比也远远高于传统方法,平均耗时低至51 ms,且变化态势平稳,说明本方法在不同场景中车道线图像分割处理效果较好,车道线的检测效率较高,车道线检测的精度较高.
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由于传统电学方式产生的微波信号容易受到电子瓶颈的束缚,获得高重复频率的波形信号较难,而微波光子学中的光生微波技术具有高带宽、抗电磁干扰、体积小重量轻等优点,在生成微波波形信号方面有着独特的优势.因此,提出了一种结构简单,可灵活调谐的光学微波信号产生方法,并且所产生的波形信号格式具有可重构的优势.该方法根据傅里叶级数理论,利用相位调制器对光波进行调制,通过滤波器对光载波和边带进行整形,进而获得光学微波波形信号.结果表明该设计方案可行,能够产生重复频率为10 GHz的三角波、方波以及一对相反极性的脉冲序列,具
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目的:探讨预成纤维桩在口腔修复中的临床效果.方法:从2020-03至2021-04这段时间内,将于我院进行口腔修复的患者,随机选择78例患者作为此次研究的对象,并根据数字分配法对患者分组,其中以金属桩治疗的39例患者为对照组,而应用预成纤维桩治疗的39例患者为观察组,对两组患者口腔修复的效果展开分析.结果:观察组患者修复的优良率97.44%与对照组患者修复的优良率84.62%相比明显更高,(P<0.05);此外,观察组患者的疼痛评分(1.69±0.35)分、心理状态评分(38.98±2.72)分、生活质量
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