作者：廖雁洲,孙韶媛,吴雪平,赵海涛,李大威 单位：华北光电技术研究所 出版：《激光与红外》2018年第12期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJGHW2018120120 DOC编号：DOCJGHW2018120129 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 速度与方向的决策建议是夜间无人车驾驶研究的关键，针对夜间无人车速度与方向决策，基于红外图像与雷达信息，提出了一种包含深度信息的红外图像多任务分类网络用来给出速度与方向决策.通过红外摄像头及雷达采集的数据训练深度网络，其中雷达采集的深度图像作为训练标签，采用卷积-反卷积神经网络来进行红外图像的深度估计，进而获得深度信息.利用深度信息制作分类网络训练标签，通过AlexNet分类网络得到速度决策建议.再根据红外图像的道路信息训练方向分类网络，将无人车的驾驶决策问题转化为分类模型，并将分类模型与深度估计网络相结合.实验结果表明，网络的角度准确率及速度准确率分别为87. 43%和85. 89%，并且利用训练得到的模型对图像进行决策的时间为0. 04 s/帧，能够达到实时性的要求。

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