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2018智能驾驶视觉技术行业研究报告
2018智能驾驶视觉技术行业研究报告
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本报告主要介绍面向自动驾驶的视觉感知技术。首先是对自动驾 驶视觉感知发展的行业综述, 介绍了自动驾驶感知技术的发展路 线, 以及视觉传感器在其中的作用; 其次介绍了车载图像传感器 的发展, 包括新型的动态图像传感器、低照度感知能力、像素密 度、动态范围以及其他面向自动驾驶应用的定制化特性; 最后介 绍了视觉感知算法的发展, 包括像素级语义分割及目标检测、基 于视觉的定位与语义地图、传感器融合、视觉
智能驾驶—ADAS行业研究报告
智能驾驶是通过在车上搭载传感器,感知周围环境,通过算法的模型识别和计算,辅助汽车由子控制单元直接或者辅助驾驶员做出决策,从而让汽车行驶更加智能化,提升汽车行驶的安全性和舒适性,最终实现无人驾驶。麦肯锡表示智能驾驶是2025年决定经济的十二大技术之一,名列第六,每年可挽回3-15万个生命。
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2019年人工智能发展研究报告
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人工智能报告
例如深度学习促进计算机视觉的发发展,这些技术做为自然处理语言引人注目地提升了苹果 Siri、亚马逊 Alexa和谷歌图片识别的质量,人工智能不是为了技术而技术。大数据和强力技术相结合,创造价值,获得竞争优势。 ...
2019人工智能行业发展热点分析报告.ppt
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基于立体视觉的无人智能车车前障碍检测研究 开题报告.doc
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毕业设计(论文)开题报告 题目 基于立体视觉的无人智能车车前障碍检测研究 院系 光电工程学院 专 业 光信息科学与技术 班 级 090108 姓 名 黄佩 学 号 090108122 导 师 秦文罡 2013年 03 月 09 日 PAGE PAGE 1 一题目...
2017人工智能行业发展热点分析报告
• 人工智能技术已由机器视觉、深度学习等基础研究领域演进到无人驾驶、智能家居等应用领域。 • 从纯技术研究快速切入到行业和生活应用中,表明人工智能发展的广度和深度大大增加。
2019-CNCC-沈超-机器学习系统的安全和隐私风险.pdf
摘要:机器学习技术引领的人工智能浪潮正在为人类生产和生活带来深刻的技术变革,基于“深度学习+大数据+高性能计算"的端到端解决方案为许多复杂任务(例如计算机视觉、无人驾驶等)提供了有效解决途径, 在某些...
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合理使用已经产生了数百个报告案例,但机器学习在更多示例的情况下效果最好。 更多的例子可能是可用的,从挖掘网站的决策,从让人类判断合理使用的例子就像他们标记图像来教自动驾驶汽车一样,以及使用机器学习本身...
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在线教育行业研究报告集合(2017/2018)
平时收集的一些有关在线教育行业的报告,与同行分享,拿走不谢。
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