【摘 要】
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交通场景物体检测是自动驾驶的关键问题之一.利用基于回归方法的卷积神经网络物体检测算法训练交通场景物体检测器模型,测试检测器模型对于交通场景物体的检测性能,并将训练好的交通场景物体检测器模型植入Jetson TX1嵌入式开发系统,使其能够在白天与黑夜不同光照条件下对交通场景物体进行实时的检测.经实验证明Single Shot Multi Box Detector(SSD)算法检测交通场景的物体平均精
【机 构】
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北方工业大学现场总线及自动化北京市重点实验室,北京100144
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交通场景物体检测是自动驾驶的关键问题之一.利用基于回归方法的卷积神经网络物体检测算法训练交通场景物体检测器模型,测试检测器模型对于交通场景物体的检测性能,并将训练好的交通场景物体检测器模型植入Jetson TX1嵌入式开发系统,使其能够在白天与黑夜不同光照条件下对交通场景物体进行实时的检测.经实验证明Single Shot Multi Box Detector(SSD)算法检测交通场景的物体平均精度为81％.
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