基于深度学习的驾驶场景数据应用

摘要

真实驾驶场景是智能网联汽车开发、测试及相关技术发展的基础条件及关键支撑,可为相关研究的开展提供重要理论依据,而目前,我国有关真实道路场景数据的相关研究比较匮乏。本文首先研究搭建Tensorflow框架用以处理视觉感知任务的深度学习平台,然后基于真实驾驶场景数据,研究智能车辆视觉感知驾驶环境所依赖的核心算法与网络模型,采用卷积神经网络MultiNet实现真实交通环境中行驶车道的分割和目标物的检测。