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用于智能運(yùn)輸系統(tǒng)的自我完善的金字塔立體聲網(wǎng)絡(luò)

在自動(dòng)駕駛中,基于立體視覺的深度估計(jì)技術(shù)可以幫助準(zhǔn)確估計(jì)障礙物的距離,這對(duì)于正確的車輛路徑規(guī)劃至關(guān)重要。

立體深度估計(jì)問題已被公式化為具有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)模型。但是,這些模型需要大量的后處理,并且不具有對(duì)不適定區(qū)域或新場(chǎng)景的強(qiáng)大適應(yīng)能力。另外,由于在實(shí)際情況下難以標(biāo)注真實(shí)地面深度,因此該系統(tǒng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)受到限制。

由中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院(SIAT)的張切石博士領(lǐng)導(dǎo)的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種新的技術(shù)解決方案,以解決當(dāng)前自動(dòng)駕駛的深度估計(jì)問題。

研究人員提出了一種自我改進(jìn)的金字塔立體網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)可以直接獲得回歸視差而無需復(fù)雜的后處理,并且在不適定區(qū)域具有強(qiáng)大的魯棒性。

此外,通過在線學(xué)習(xí),提出的模型不僅可以解決數(shù)據(jù)限制問題,而且可以節(jié)省實(shí)踐中在培訓(xùn)和硬件資源上花費(fèi)的時(shí)間。同時(shí),它具有對(duì)新場(chǎng)景的自我完善能力,可以根據(jù)測(cè)試數(shù)據(jù)及時(shí)及時(shí)調(diào)整,提高了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

實(shí)驗(yàn)和基準(zhǔn)測(cè)試表明,所提出的網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)深度估計(jì),錯(cuò)誤率為8.3%。

該研究發(fā)表在IET智能交通系統(tǒng)上。

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