作者：刘新磊,赵星洋,王琪琛 单位：甘肃省机械科学研究院 出版：《机械研究与应用》2019年第01期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJXYJ2019010500 DOC编号：DOCJXYJ2019010509 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 对卷积神经网络(CNN)的目标检测方面展开研究，将识别精度较高的Faster RCNN网络框架进行了改进，并应用于无人驾驶视觉感知系统中。利用改进算法进行了不同场景的车辆检测仿真实验。应用了MATLAB的计算机视觉系统工具箱对改进的算法进行快速验证，并应用了驾驶场景设计器对多传感器融合及模拟道路场景进行构建；应用了Simulink和Embedded Coder分别进行视觉控制系统设计及自动代码生成。实验结果表明：改进算法的平均检测精度达到80%以上，具有较高的可行性及鲁棒性，上述解决方案可加快无人驾驶安全感知系统的研发速度，缩短研发周期。

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