【摘 要】
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无人驾驶中行人识别的精度是影响车辆安全的重要因素,传统的无人驾驶行人识别采用基于统计分类的方法,该方法在精度和灵活性上具有一定的缺陷。行人识别的根本是对图像的识别
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无人驾驶中行人识别的精度是影响车辆安全的重要因素,传统的无人驾驶行人识别采用基于统计分类的方法,该方法在精度和灵活性上具有一定的缺陷。行人识别的根本是对图像的识别,卷积神经网络是一种针对图像分类、识别而发展的深度学习算法,其强大的图像分类识别能力被广泛应用在图像分类系统中,取得了不错的效果。因此,本文将卷积神经网络算法应用于无人驾驶行人识别中,前期使用PCA算法对图像数据进行降维,以减少卷积神经网络算法运算复杂度。本文采用KITTI数据集进行仿真,实验表明,基于神经网络的无人驾驶行人识别精度相对于其他统计
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