如何突破ADAS系统的识别精度.doc
1）ADAS提升识别精度的主要方式为深度学习+大数据。即使用深度神经网络，训练尽可能多的图像数据，提高识别正确率。
一方面，深度学习相对于传统学习，无需工程师手动设定识别特征，并且网络可迁移、复，降低了做视觉识别的门槛。另一方面，训练的数据量通常与ADAS系统的识别率成正比。大量的数据还可以覆盖各种奇奇怪怪的特殊场景（比如高速上来了一群羊），以提升特殊场景下的识别能力。
2）ADAS系统提升识别精度还可以采取增强计算力、使用多传感器融合等路径。
3、ADAS未来发展趋势：
1）深度学习不仅为识别能力赋能，还将被更多用于驾驶策略制定；
2）计算硬件将飞速发展，为ADAS提供更强的计算力支持；
文件下载
评论信息
其他资源
- Jacobi迭代法解方程(C语言代码)
- Bayesian Reasoning and Machine Learning--配书源代码
- BMS上位机专门监控电池信息属于电池管理系统
- NBA数据爬虫
- x1 Carbon 2016 4th 硬件维护手册
- 朱雪龙《应用信息论基础》习题答案
- fast -kurtogram
- matlab程序水果的识别（含gui）.rar
- 基于xilinx的以太网通信Verilog代码
- 将图片转成二进制并生成Base64编码字符串,再将二进制转换成各种图片
- 人脸识别-python-特征脸-PCA
- C# Socket Tcp文件传输下载
- 超炫打飞机flash游戏as3.0源码期末作业
- struts-1.3.8、spring2.5.6、hibernate3整合所需的jar包.rar
- 骑行大数据，寻找城市热点：标志性餐饮篇.pdf
- spring常用注解
- 电子商城源码 jsp+sql server
- MDK Legacy Support兼容包（到5.25）下载地址
- svm一对一分类
- 千年tgs2011 插件
- 电机驱动芯片L298N（中文资料）和步进电机全套资料
- DbVisualizer V10.0.16 破解+LicenseKey
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明