【摘 要】
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智能小车通过红外光电传感器采集信号,得到小车前方障碍物的灰度图,根据该灰度图进行避障判断,这种灰度图由于环境的复杂性,导致很多智能小车避障困难,甚至无法判断,给智能车的安全运行带来很大不确定性。本文设计了一种有效提高智能小车的红外避障精度的方法,首先将采集图片进行分类,对智能小车进行不断地训练,使其从不同的类别图像中找到最佳路径,从而达到提高避障的精确度,通过实验将本文方法与WALSH、CNN经典
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智能小车通过红外光电传感器采集信号,得到小车前方障碍物的灰度图,根据该灰度图进行避障判断,这种灰度图由于环境的复杂性,导致很多智能小车避障困难,甚至无法判断,给智能车的安全运行带来很大不确定性。本文设计了一种有效提高智能小车的红外避障精度的方法,首先将采集图片进行分类,对智能小车进行不断地训练,使其从不同的类别图像中找到最佳路径,从而达到提高避障的精确度,通过实验将本文方法与WALSH、CNN经典图像处理算法进行对比,得出本文提出方法的高效性。
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【目的/意义】基于深度学习的目标跟踪研究在国内研究热潮的迅速高涨,吸引了多位来自计算机视觉领域学者产出丰硕的成果,知识图谱能直观地揭示该领域的研究概况与前沿。【方法/过程】利用CiteSpace分析软件,以中国知网引文索引(CNKI)数据库为数据源,搜集基于深度学习的目标跟踪研究相关文献数据。从时空分布、机构与作者分布、关键词频度共现、研究趋势变化时序图谱等方面,绘制知识图谱,梳理研究脉络,揭示国
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