基于深度学习的无人驾驶视觉识别

• 作者: 刘建恬 刘杨 李嘉宁 胡馨月 陈宗文
• 来源期刊: 工业技术创新
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 无人驾驶 卷积神经网络 视觉识别 性能评估
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 智能化
• 页码范围: 54-57
• 页数: 4页
• 分类号: TP2
• 字数: 2380字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14103/j.issn.2095-8412.2020.04.010

摘要

大数据技术的发展,以及基于图像处理单元(GPU)并行计算能力的提升,共同促进了深度学习算法在无人驾驶视觉识别等领域的应用.在Ubuntu 16.04操作系统上,搭建Python实验环境,开展基于卷积神经网络——Mask R-CNN的无人驾驶视觉识别实验.使用VIA 3.0工具,实现图像与视频的标注与分类;采用GTX 1080Ti GPU、cuDNN显卡加速包等软硬件,实现模型训练和测试;引入混淆矩阵和平均精度等指标对卷积神经网络模型进行性能评估.结果表明:视觉识别效果较好、可靠性较强,展现了深度学习技术在该领域具有很高的应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘杨	吉林大学通信工程学院	25	134	6.0	10.0
2	胡馨月	吉林大学通信工程学院	3	1	1.0	1.0
3	李嘉宁	吉林大学通信工程学院	1	0	0.0	0.0
4	刘建恬	吉林大学通信工程学院	1	0	0.0	0.0
5	陈宗文	吉林大学通信工程学院	1	0	0.0	0.0