首页|基于VGGNet网络的雾霾无人车防碰撞研究

基于VGGNet网络的雾霾无人车防碰撞研究

扫码查看
原文链接
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
  • 维普
针对雾霾天气下无人车行驶容易出现视野受限,导致防碰撞能力下降的问题,提出了一种基于VGGNet网络的深度卷积神经网络模型,通过反向传播算法不断调整模型的权重和偏置,对收集雾霾天气下的图像和相关数据进行处理,实现模型的训练和优化.实验结果表明,所提出的方法可以有效地提高无人车在雾霾天气下的防碰撞能力,达到了良好的效果.研究结果可以为无人车行业在特殊气候条件下的防碰撞提供了一种新思路和实现方法,具有一定的参考价值和应用前景.
Collision Prevention Research of Haze Unmanned Vehicles Based on VGGNet Network

VGGNet networkdeep convolutional neural networkfoggy weatherunmanned vehiclesanti-collision tech-nology

邓彦波、刘钊希

展开 >

永州职业技术学院,湖南永州425100

VGGNet网络 深度卷积神经网络 雾霾天气 无人车 防碰撞技术

2021年度湖南省教育厅科学研究项目

21C1514

2023

10.14031/j.cnki.njwx.2023.09.006

农机使用与维修
农业部农机维修研究所

农机使用与维修

影响因子：0.105
ISSN：1002-2538
年,卷(期)：2023.(9)
  • 5