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基于图像分类的无人驾驶系统分析及实验应用

Analysis and experimental application of unmanned driving system based on image classification

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针对无人驾驶系统实验只能仿真的问题,提出利用浅层全连接网络训练三分类器模型控制无人车驾驶实验.说明神经网络模型原理,详细分析全连接网络训练三分类器过程,重点说明提出用布尔代数表示分类器,分析与验证低仰角采集赛道信息有效,最后对训练的三分类模型进行验证,结合无人车的实验表明,该模型能够实现实时无人驾驶.图像分类的算法为训练后的浅层全连接神经网络,系统实现无人车在前进、 左转、 右转三个方向上的自主行驶.

刘高华、段嘉利、李宏跃、李昌禄、刘鑫祺、李鹏飞

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天津大学电气自动化与信息工程学院, 天津 300072

天津大学电气电子实验教学中心, 天津 300072

天津大学微电子学院, 天津 300072

图像分类 神经网络 无人驾驶

2021

10.3969/j.issn.1672-4305.2021.02.003

实验室科学
南开大学　中国高等教育学会

实验室科学

影响因子：0.805
ISSN：1672-4305
年,卷(期)：2021.24(2)
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