驾驶中的机器视觉技术
demi 在 周四, 03/19/2020 - 16:45 提交
视觉是人类认知世界最重要的功能手段,生物学研究表明,人类获取外界信息75%依靠视觉系统,而在驾驶环境中这一比例甚至高达90%。如果能够将人类视觉系统应用到自动驾驶领域,无疑将会大幅度提高自动驾驶的准确性,而这正是当前计算机科学和自动驾驶领域最热门的研究方向之一,它就是机器视觉技术。
视觉是人类认知世界最重要的功能手段,生物学研究表明,人类获取外界信息75%依靠视觉系统,而在驾驶环境中这一比例甚至高达90%。如果能够将人类视觉系统应用到自动驾驶领域,无疑将会大幅度提高自动驾驶的准确性,而这正是当前计算机科学和自动驾驶领域最热门的研究方向之一,它就是机器视觉技术。
今天介绍卷积网络中一个很重要的概念,通道(Channel),也有叫特征图(feature map)的。卷积网络中主要有两个操作,一个是卷积(Convolution),一个是池化(Pooling)。其中池化层并不会对通道之间的交互有影响,只是在各个通道中进行操作。
神经网络是由大量的神经元互联而构成的网络。根据网络中神经元的互联方式,常见网络结构主要可以分为3类:前馈神经网络、反馈神经网络、自组织神经网络。
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造成图像模糊的原因有很多,其中包括光学因素、大气因素、人工因素、技术因素等等,日常生产生活中对图像进行去模糊操作有其重要意义。要取得比较好的处理效果,不同原因导致的模糊往往需要不同的处理方法。从技术方面来向,模糊图像处理方法主要分为三大类,分别是图像增强、图像复原和超分辨率重构。
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