基于深度学习的智能辅助驾驶系统

• 作者: 刘宇红 张荣芬 张达峰
• 来源期刊: 电子科技
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 智能辅助驾驶系统 深度学习 双目测距
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 页码范围: 60-63
• 页数: 4页
• 分类号: TP316.2
• 字数: 2251字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2018.10.014

摘要

针对车辆在行驶过程中经常发生碰撞事故的现象,文中设计一款基于深度学习的智能辅助驾驶系统.该系统利用深度学习算法、机器视觉和双目测距原理,对车辆周围障碍物的距离进行判定和类型识别.实验结果表明,该智能辅助驾驶系统能够对车辆周围的障碍物实施自动检测识别和距离判定,并发出相应的警告信息,可以有效的避免汽车与周围障碍物发生碰撞事故.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘宇红	贵州大学大数据与信息工程学院	77	340	10.0	15.0
2	张荣芬	贵州大学大数据与信息工程学院	43	148	7.0	11.0
3	张达峰	贵州大学大数据与信息工程学院	3	11	2.0	3.0