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题名/责任者:

面向自主驾驶场景感知的循环神经架构/何振, 刘大学, 贺汉根等著

出版发行项:

北京:国防工业出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-118-12783-6/CNY80.00

载体形态项:

XIV, 117页, 8页图版:图;24cm

并列正题名:

Recurrent neural architectures for scene perception in autonomous driving

丛编项:

无人系统技术出版工程

个人责任者:

何振 著

个人责任者:

刘大学 著

个人责任者:

贺汉根 著

学科主题:

汽车驾驶-自动驾驶系统

中图法分类号:

U463.61

书目附注:

有书目 (第96-109页)

提要文摘附注:

本书针对自主驾驶汽车场景感知中的动态场景预测、多目标检测和多目标跟踪这三个关键任务, 分别介绍了三种不同的深度学习架构, 讨论了如何在保证场景感知性能良好的同时, 有效地缓解深度学习中所存在的数据需求量大、人工标签需求量大, 以及缺乏可解释性这三个重要问题。为进一步提高自主驾驶对场景的适应性, 本书也对局部路径规划算法进行了深入探讨。

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