做了一年多的智能车，积累了不少资料，把认为比较重要的几篇发给大家学习交流。里面主要是：路径识别、模糊控制、图像识别、 黑线提取等的一些经典论文，大部分是硕士毕业论文。 论文题目： 1、基于路径识别的巡线机器人控制系统设计 2、基于视觉的智能车模糊PID控制算法 3、摄像头黑线识别算法和赛车行驶控制策略 4、图像采集与处理在智能车系统中的应用 。。。。。

将两张图像进行融合，基于梯度场的图像重建,类比于频域变换，梯度场的变换对图像的质量也能产生影响。

深度学习经典论文合集含部分翻译； 博客留言，免费分享，入驻于此，纯属方便

在分布式环境中，保证数据一致性，是系统可用性和可靠性的保障。最近一致在学习Diego Ongaro的大作“A DISSERTATION SUBMITTED TO THE DEPARTMENT OF COMPUTER SCIENCE AND THE COMMITTEE ON GRADUATE STUDIES OF STANFORD UNIVERSITY IN PARTIAL FULFILLMENT OF THE REQUIREMENTS FOR THE DEGREE OF DOCTOR OF PHILOSOPHY”

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目标检测算法分为单阶段检测算法与双阶段检测算法，YOLO系列是使用较为广泛的单阶段目标检测算法，阅读相关论文并理解相关的思想也许可以给你提供一些新思路！ 适合人群：学生党，非专业人士阅读

一种能够显著解决视觉方面感知分类问题的方法。把问题解决的关键不局限于图像中邻近的数据，我们的方法目标在于提取图像的全局感知效果。将图像分割看做图的分割问题，提供一种显著的全局性标准，归一化切割，用来分割图。归一化切割标准能够衡量不同类之前的差别和类别之间的相似度。将它应用到静态图像分割，同样的有动作序列，结果不错。