基于远红外热影像融合机器学习及专家领域特征的夜间道路障碍物侦测

• 作者: 陈志铿 陈柏全 陈永耀 陈禀翰
• 来源期刊: 同济大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 夜间道路障碍物侦测系统 远红外线热影像 机器学习特征和专家领域特征融合 障碍物辨识系统 先进驾驶辅助系统
• 年，卷（期）: 2019,（z1）
• 所属期刊栏目: 智能汽车与网联技术
• 页码范围: 183-185
• 页数: 3页
• 分类号: TP249
• 字数: 2336字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11908/j.issn.0253-374x.19705

摘要

提出一个基于远红外线以及深度网络技术的夜间道路障碍物侦测系统.结合深度网络学习到的特征和专家领域知识所抽取的特征,建立融合的辨识模型.根据热影像的特性,设计具有中心对称性的热影像特征抽取方式.结果表明,所提出的系统具有较高的侦测正确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈禀翰	台北科技大学机电学院	1	0	0.0	0.0
2	陈柏全	台北科技大学机电学院	1	0	0.0	0.0
3	陈志铿	台北科技大学机电学院	1	0	0.0	0.0
4	陈永耀	台北科技大学机电学院	1	0	0.0	0.0