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基于卷积神经网络的全局车道线检测算法研究.caj
基于卷积神经网络的全局车道线检测算法研究.caj
adas
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基于卷积神经网络的道路车辆检测方法
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提出了一种基于卷积神经网络的前方车辆检测方法。首先,根据车底阴影特征,运用基于边缘增强的路面检测算法以及车底阴影自适应分割算法来分割并形成车底候选区域,以解决路面灰度分布不均及光照条件变化问题;其次,运用针对道路交通环境的卷积神经网络结 构,建立图像样本库进行网络训练;在此基础上,采用基于卷积神经网络识别的方法以验证并剔除被误检测为车底阴影的候选区域,进而确定真正的车辆目标;最后,修改网络为三分类
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本文主要是实现了根据人脸识别性别的卷积神经网络,并对卷积过程中的提取特征进行了可视化. 卷积神经网络 卷积神经网络最早是为了解决图像识别的问题,现在也用在时间序列数据和文本数据处理当中,卷积神经网络对于数据...
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基于视频的ADAS车道检测系统的研究.caj
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介绍辅助驾驶技术研究,ADAS,主要讲解车道检测功能实现的各项关键技术,图像预处理、边缘检测、车道绘制、车道偏离预警功能模块进行了研究,硬件设计方案实现等内容。
一种基于特征融合的卷积神经网络人脸识别算法
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为了提取更加全面的人脸特征,提出一种将人脸特征融合与卷积神经网络结合进行人脸识别的算法。该方法将人脸图像经离散余弦变换后所获得的低频系数和人脸图像的局部二值模式特征分别作为人脸的全局特征和局部特征,再将...
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因此,基于密集卷积神经网络提出一种结合局部与全局特征的联合监督识别方法,以密集卷积神经网络为基础得到图像特征,通过结合局部特征(卷积神经网络特征)与全局特征(方向梯度直方图特征)进行分类,分类器目标...
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针对这一问题,目前策略主要有:(1)半全局优化算法:扫描线算法和动态规划算法;(2)全局优化算法:置信度算法和图割算法。本文旨在通过详细讨论这四种算法原理本质,算法步骤与算法运行,从而深刻分析各自的优点...
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