基于深度学习的车道线检测方法、装置及自动驾驶方法.pdf

一种基于深度学习的车道线检测方法及装置.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112926354 A (43)申请公布日 2021.06.08 (21)申请号 20191

2023-06-08 约1.75万字 16页立即下载

基于深度学习的无人驾驶汽车车道跟随方法.pdf 汽车技术 · AutomobileTechnology 基于深度学习的无人驾驶汽车车道跟随方法* 高扬陈士伟刘进渊王书棋（长安大学，西安 710054）【摘要】为了改善车道跟随算法由于人工进行的复杂模型设计而导致的不利于实现机器的自学习与自设计，并且在一些极端行驶工况下

2023-09-11 约4.05万字 7页立即下载

基于深度学习的自动驾驶道路信息检测方法研究.pdf 摘要 自动驾驶能够有效解决传统汽车出行存在的弊端，提高交通效率、降低交通事故率。这对日常出行方式智能化发展和人们生活质量的提高有着重要作用。其中，道路信息的检测是判断自动驾驶车辆能否安全平稳行驶的关键。常见道路信息检测分为道路目标检测和车道线检测，实际道路的复杂场景使道路目标检测存在漏检、误检现象，车道线检测存在远处车道线检测不准确、检测点不稳定现象，且大多数道路信息检测研究是针对单一任务进行的。因此，如何在避免上述检测问题的同时，利用有限的车载资源实现道路目标检测和车道线检测多个任务共同实现，是目前自动驾驶技术的研究重点。针对以上问题，对道路目标检测和车道 线检测分别展开研究，

2025-05-05 约8.48万字 71页立即下载

基于深度学习的车道线检测算法研究.pdf 哈尔滨理工大学电子信息硕士学位论文 基于深度学习的车道线检测算法研究摘要 车道线检测是自动驾驶和辅助驾驶系统中重要组成部分，是指导车辆行驶的重要标志，能够帮助车辆保持稳定的行驶轨迹，减少因偏离车道而导致的交通事故。因此，对于车道线检测的研究具有重要的实用价值。然而，现实场景中车道线结构细长且特征简单，在图像中占比较小，同时因光照或道路条件的变化，存在各种遮挡、阴影等场景，给车道线的检测带来了挑战。除此之外，车道线检测任务还具有较高的实时性要求。针对上述问题，本文主要做了以下三部分研究工作：（1）为了解决图像内车道线特征提取不充分导致复杂环境下车道线检测性能下降的问题，本文针对

2025-06-12 约10.1万字 72页立即下载

2025-03-04 约7.81千字 18页立即下载

车道线检测方法及装置.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114550139 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210199343.X G06V 10/82 (2022.01) (22)申请日 2022.03.

2023-05-06 约1.46万字 12页立即下载

自动驾驶车道变换的识别方法及装置.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114537448 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210353583.0 (22)申请日 2022.04.06 (71)申请人智道网联科技（北京）有限公司地址

2023-05-10 约1.85万字 14页立即下载

基于深度学习的多车道拥堵检测及持续时间预测方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112818935 B (45)授权公告日 2022.08.12 (21)申请号 202110228230.3 G06V 10/25 (2022.01)

2023-06-02 约1.25万字 12页立即下载

基于深度学习的自动驾驶目标检测技术研究.docx 基于深度学习的自动驾驶目标检测技术研究一、引言 自动驾驶技术作为人工智能和现代计算机视觉的重要应用领域，一直是科技领域的研究热点。目标检测作为自动驾驶技术的核心组成部分，对于提高车辆的安全性和行驶效率具有重要意义。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于深度学习的自动驾驶目标检测技术逐渐成为研究的主流方向。本文旨在探讨基于深度学习的自动驾驶目标检测技术的相关研究，为自动驾驶技术的发展提供参考。二、深度学习在自动驾驶目标检测中的应用 深度学习是一种通过模拟人脑神经网络工作方式来处理数据的机器学习方法。在自动驾驶目标检测中，深度学习主要通过卷积神经网络（CNN）实现对图像中目标的识别和定位。通

2025-05-30 约4.25千字 8页立即下载

基于深度强化学习的自动驾驶决策方法研究.docx 基于深度强化学习的自动驾驶决策方法研究一、引言 自动驾驶技术是当今科技领域的重要研究方向，其发展对于提高道路安全、交通效率和驾驶体验具有重要意义。自动驾驶决策系统作为其核心组成部分，决定了车辆在复杂交通环境中的行为和决策。近年来，深度强化学习在多个领域取得了显著成果，为自动驾驶决策方法的研究提供了新的思路。本文将重点研究基于深度强化学习的自动驾驶决策方法，探讨其优势与挑战。二、深度强化学习概述深度强化学习是机器学习的一个分支，结合了深度学习和强化学习的优点。深度学习能够处理复杂的非线性问题，而强化学习则通过试错学习优化决策策略。深度强化学习通过深度神经网络表示状态和动作的价值函数，使得智

2025-03-28 约4.94千字 9页立即下载

《基于深度学习的复杂道路场景车道线检测算法研究》.docx 《基于深度学习的复杂道路场景车道线检测算法研究》一、引言随着自动驾驶技术的飞速发展，道路场景中的车道线检测技术显得尤为重要。作为自动驾驶系统的重要一环，车道线检测能够帮助车辆实现路径规划、决策控制等功能，确保车辆在复杂道路场景中安全、稳定地行驶。本文旨在研究基于深度学习的复杂道路场景车道线检测算法，为自动驾驶技术的发展提供技术支持。二、研究背景与意义近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了显著成果，为车道线检测提供了新的解决方案。传统的车道线检测方法主要依赖于图像处理技术，难以应对复杂道路场景中的多种挑战，如光照变化、道路曲率、车道线模糊等。而基于深度学习的车道线检测算法能够通过学习大量

2025-01-08 约7.74千字 16页立即下载

基于深度学习的加速车道车辆汇入行为检测研究.docx 基于深度学习的加速车道车辆汇入行为检测研究一、引言随着智能交通系统的快速发展，道路交通安全和效率问题日益受到关注。其中，加速车道车辆汇入行为作为道路交通中的关键环节，其检测与分析对于提升道路交通安全和交通效率具有重要意义。本文基于深度学习技术，对加速车道车辆汇入行为进行检测研究，旨在为智能交通系统的进一步发展提供理论支持和技术手段。二、相关技术及理论背景 深度学习是机器学习领域中的一个重要分支，其通过模拟人脑神经网络的工作方式，使计算机具备学习和识别的能力。在交通领域，深度学习已被广泛应用于车辆检测、行为识别、交通流预测等方面。针对加速车道车辆汇入行为检测，本文采用卷积神经网络（CNN）

2025-06-03 约小于1千字 2页立即下载

基于深度学习的疲劳驾驶状态检测方法.docx 基于深度学习的疲劳驾驶状态检测方法 摘要计算机技术的进步为智能车辆系统的建设提供了方法。疲劳驾驶检测系统是智能车辆系统的潜在应用之一。近年来，疲劳驾驶一直是道路交通事故的主要原因之一，可能导致严重的人身伤害，死亡和重大经济损失。科研人员尝试使用以下措施来确定司机的疲劳驾驶：1、基于驾驶工具的测度;2、行为测度;3、生理测度。如果向疲劳驾驶的司机发出警报，则可以避免许多交通事故。本文回顾了疲劳检测中的几个关键环节:图像预处理、人脸检测、模型训练、疲劳测度。在相关研究基础上，本文采用Hog算法进行人脸检测并利用imglab实现人脸特征点的标注，在Visual Studio 2013环境下训

2023-11-28 约2.17万字 40页立即下载

基于深度学习的列车司机分心驾驶检测方法研究.docx 基于深度学习的列车司机分心驾驶检测方法研究一、引言随着科技的进步和交通运输的日益繁忙，列车司机分心驾驶的危害愈发突出。为保障铁路运输的安全与高效，本文将针对基于深度学习的列车司机分心驾驶检测方法进行深入研究。本研究旨在通过先进的深度学习技术，实时监测列车司机的驾驶行为，预防分心驾驶的发生，为铁路安全运输提供技术保障。二、研究背景及意义近年来，随着智能交通系统的快速发展，列车司机分心驾驶检测技术逐渐成为研究的热点。传统的检测方法主要依赖于传感器和规则算法，但这些方法往往存在误报率高、实时性差等问题。深度学习技术的出现为解决这一问题提供了新的思路。基于深度学习的列车司机分心驾驶检测方法，可

2025-06-07 约4.5千字 9页立即下载

使用深度学习技术进行车道线检测的创新方法.pptx 使用深度学习技术进行车道线检测;目录;深度学习技术介绍;深度学习基础概念;深度学习在图像处理中的应用;相关深度学习模型概述;模型优缺点分析;车道线检测现状;车道线检测的重要性;现有技术的局限性;深度学习在车道线检测中的应用现;创新方法提出;创新方法的理论基础;创新方法的技术路线;创新方法的实现步骤;创新方法的预期效果;实验结果与分析;实验设计与数据集;实验结果展示;结果分析与讨论;提高原创性策略;结果中词语替换方法;提高原创性的其他策略;参考资料(一);内容摘要;内容摘要;深度学习在车道线检测中的应用;深度学习在车道线检测中的应用;结论;结论;参考资料(二);背景;背景;创新方法;创新方法;创

2025-04-16 约小于1千字 63页立即下载