【摘 要】
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研究一种基于多列神经网络支持向量机的道路交通标志检测分类方法。通过在自动驾驶汽车中引入独立嵌入计算机,充分调用全车影像、全车雷达数据,在位图驱动引擎和三维驱动引擎
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研究一种基于多列神经网络支持向量机的道路交通标志检测分类方法。通过在自动驾驶汽车中引入独立嵌入计算机,充分调用全车影像、全车雷达数据,在位图驱动引擎和三维驱动引擎联合作用下使用神经网络模块提取路标信息,进一步构成以支持向量机为核心算法的多列神经网络,对310个交规下标准交通标志牌进行分类识别,研究改进策略。使用超过300万个神经网络节点的该方案较以往方案的识别率有显著提升,但其识别时间较以往方案更长。所以,在ADS技术实现过程中,提升神经网络节点数量、提升车载计算机系统算力,仍是技术突破的主要问题。
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