吴珺泓

（成都理工大学计算机与网络安全学院（牛津布鲁克斯学院），成都 610000）

0 引言

我国是一个交通大国，汽车保有量持续增长，道路交通事故率高。如何有效降低道路上各类交通事故的数量是当今社会和产业界共同关注的重点问题之一。为了提高驾驶的安全性，减小交通事故的发生频率，辅助驾驶系统将有效帮助驾驶者了解在驾驶过程中车辆周围的环境信息，减少一些由于人为因素导致或者可以避免的交通事故。辅助驾驶及自动驾驶技术已成为智慧汽车中发展的主流。

1 汽车辅助驾驶系统

辅助驾驶系统通常是通过安装在汽车上的多种传感器，在用户在驾驶汽车过程中即时感知汽车周围的行人、车辆、道路标志线等交通环境。其中，对静态或动态的物体进行识别，并收集相关动态数据交给中心系统进行运算和分析是辅助驾驶员进行驾驶操作和决策的常规流程。基于一系列协同操作能够有效增强汽车驾驶过程中的安全性、稳定性及舒适性。目前出现了许多功能和目标的汽车辅助驾驶系统，常见的有侧面碰撞修正系统（BSI）、前碰撞预警系统（FCWS）、车道偏离预警系统（LDWS）、车道保持辅助系统（LKAS）、自动紧急制动系统（AEB）等［1］。

机器学习是无人驾驶技术取得优秀效果的基础，其中深度学习是源于人工神经网络的一种高效的机器学习方法。良好的深度学习模型可以提高汽车识别道路、行人、障碍物等的时间效率并保障识别的准确率。……