基于深度学习的智能车辆辅助驾驶系统设计

• 作者: 蔡必汉 谌雨章 邹鹏
• 来源期刊: 信息与电脑
• 学科: 交通运输
• 关键词: 夜视 辅助驾驶 深度学习 运动变化 行驶决策
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别技术
• 页码范围: 133-134
• 页数: 2页
• 分类号: TP391.41|U463.6
• 语种: 中文

摘要

为帮助驾驶员在夜间行车时确认前方路况,设计了保证自己及他人出行安全的车载夜视辅助驾驶系统.通过构建深度学习神经网络算法,将经预处理得到的车辆周围图像作为神经网络的输入数据,经逐层训练与调参得到离线网络运算,从实时图像数据中提取障碍物的特征信息与运动情况.通过驾驶车辆上采集设备探测反馈行车轨迹环境,正确识别车辆所处的环境状态,进而提醒驾驶员,并帮助车辆面对突如其来的危险时采取正确行驶决策,避免事故的发生.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谌雨章		19	14	2.0	3.0
2	邹鹏		10	1	1.0	1.0
3	蔡必汉		4	0	0.0	0.0