基于深度学习的车辆障碍物识别与避障技术研究.docx

基于深度学习的车辆障碍物识别与避障技术研究

目录

内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

理论基础与相关技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.1深度学习基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.1.1神经网络模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.1.2深度学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

2.2车辆障碍物检测技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

2.2.1视觉传感器．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

2.2.2图像处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

2.3车辆避障技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

2.3.1路径规划．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

2.3.2控制策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

基于深度学习的车辆障碍物识别系统设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

3.1系统架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

3.1.1硬件平台选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

3.1.2软件平台搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

3.2特征提取与表示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

3.2.1图像预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

3.2.2特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

3.3深度学习模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

3.3.1卷积神经网络(CNN)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

3.3.2循环神经网络(RNN)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

3.3.3注意力机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

4.1数据集准备与标注．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

4.1.1数据收集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

4.1.2数据标注．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

4.2模型训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

4.2.1训练策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53

4.2.2超参数调优．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

4.3性能评估与测试．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55

4.3.1评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57

4.3.2实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58

基于深度学习的车辆避障技术实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59

5.1避障算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．