基于视觉的无人车环境感知

目录

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摘要

第1章绪论

1．1课题背景与意义

1．2国内外研究现状

1．2．1无人车领域现状

1．2．2环境感知技术研究现状

1．3论文主要研究内容

1．4论文的组织结构

第2章卷积神经网络及GAN网络概述

2．1卷积神经网络

2．1．1卷积层

2．1．2激活函数

2．1．3池化层

2．1．4全连接层

2．2生成对抗网络

2．2．1GAN目标函数

2．2．2参数优化

2．2．3 GAN训练

2．3本章小结

第3章基于GAN融合EEN的目标检测

3．1基于卷积神经网络的图像超分辨算法

3．2基于EEN的边缘特征提取

3．2．1EEN网络架构

3．2．2损失函数

3．3基于GAN融合EEN的目标检测

3．3．1算法架构

3．3．2损失函数

3．4实验结果与分析

3．4．1实验环境介绍

3．4．2检测数据集

3．4．3实验设置

3．4．4结果与分析

3．5本章小结

第4章基于GAN与EEN的端到端自适应检测算法

4．1基于自适应高斯分布的不确定性定位算法

4．1．1网络结构设计

4．1．2高斯建模

4．1．3损失函数构建

4．1．4算法流程

4．1．5实验结果与分析

4．2基于GAN融合EEN的自适应不确定性目标定位算法

4．2．1网络结构

4．2．2综合损失函数

4．2．3实验结果与分析

4．3无人车环境感知应用研究

4．3．1无人车

4．3．2HiLens端云协同技能开发

4．3．3室外环境实测

4．4本章小结

第5章结论与展望

5．1结论

5．2展望

参考文献

致谢

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