基于深度学习的汽车目标识别方法研究
2020-12-21赵子澳
科学与财富 2020年29期
赵子澳



摘 要:随着汽车保有量的迅猛增加,人民群众的日常生活便利性得到了提升。然而交通拥堵、环境污染和交通事故也越来越得到人们的广泛关注。近些年电子信息和计算机技术得到了快速发展。伴随着人工智能技术在车辆上的应用,自动驾驶车辆将成为减少交通事故的有效途径之一。自动驾驶车辆关键技术包括环境感知、精确定位、路径规划和线控执行四类,其中环境感知技术为其它关键技术提供数据支撑。环境感知技术主要负责完成车辆周围环境信息采集和目标识别工作。单目相机由于具备结构简单和计算量小等优点而被广泛使用。
关键词:深度学习;机器视觉;目标检测
1背景
1.1自动驾驶背景及意义
隨着科学技术的快速发展,汽车逐渐成为人民群众日常生活中不可或缺的交通工具。汽车产业已经成为世界上最重要的行业之一,并成为很多国家的支柱产业。近年来中国经济稳步高质量发展,汽车保有量快速攀升。根据生态环境部发布的《中国机动车环境管理年报(2018)》显示,截至2017年末,机动车总计为29836.0万辆,其中汽车20816.0万辆叫汽车保有量的迅猛增加虽然给群众的日常生活带来了便利,但是却导致了交通拥堵、环境污染和交通事故。交通事故问题显得尤为重要,因为它往往伴随着人员伤亡。根据2017年底发布的《道路交通运输安全发展报告》显示,2016年交管部门接收的道路交通事故总计864.3 万起,同比上升16.5%。在人类驾驶员面对道路突发状况时,由于感知和操控 能力的局限性,导致人类驾驶员很难在短时间内识别道路状况并做出合理的决策 [3],这是造成交通事故的重要原因。……
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