自動駕駛類腦目標檢測技術

內容簡介

在自動駕駛領域，目標檢測的抗干擾能力不足，已成爲制約其發展的瓶頸問題。這個問題不解決，自動駕駛的安全性就不能得到徹底的保障。因此，本書主要研究受腦啓發的高抗擾性目標檢測技術，並在自動駕駛車輛上應用。 本書的主要內容包括面向自動駕駛目標檢測技術概述、類腦目標檢測技術國內外研究狀況分析、面向自動駕駛的目標檢測模型訓練與測試數據集的構建、仿視覺皮層的目標檢測網絡構建、基於視覺注意原理的目標檢測網絡能力提升、基於神經元稀疏特性的模型壓縮與剪枝技術、在面向自動駕駛的目標檢測數據集上的驗證、類腦目標檢測算法在自動駕駛沙盤上的實現、基於自動駕駛物流車的類腦目標檢測演示驗證、基於自動駕駛車輛的高抗擾性目標檢測演示驗證。 本書的主要創新點是從生物體關鍵的高效感知機理出發，仿視覺感知皮層設計了一種高抗擾性、高精度的輕量化目標檢測模型。同時，引入視覺注意機制，降低模型輸入中的干擾信息和冗餘信息，聚焦主體目標。 本書的主要讀者爲自動駕駛工程師、深度學習算法工程師、類腦計算的科研工作者，以及人工智能專業、計算機科學與技術專業的研究生、博士生。

書籍信息