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沈志熙; 黄席樾; 杨镇宇; 韦金明;
重庆大学自动化学院;
重庆;
400030;
智能车辆; 障碍物识别; 支持向量机; 集成学习; Boosting算法;
机译:基于特征对智能车辆的障碍物识别算法在智能车辆中的应用
机译:基于视觉的智能车辆道路识别与障碍物检测方法
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机译:基于神经网络的Boosting和深度学习彩色图像人脸检测与识别系统
机译:基于真实车辆实验的智能驾驶系统认知令人信心识别模型研究
机译:使用判别性弱分类器进行基于Boosting的道路障碍物感知
机译:CasTE(课程装配系统和教程环境)和CVI :(战斗车辆识别)智能教程系统首次应用于车辆识别
机译:用于车辆的碰撞发生防止或减少方法,包括使用场传感器识别障碍物,确定障碍物数据以及基于障碍物数据和车辆数据确定车辆减速度。
机译:基于表面肌电信号的基于Boosting分类器和分类矩阵的多步态相位识别方法
机译:基于哈尔特征和ADABOOST算法的卡尔曼滤波和聚类算法的车辆实时识别与跟踪方法
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