基于深度视觉感知的智能车辅助决策系统研究

作     者：化永星 程伟国 黄闽羚 

作者机构：南京交通职业技术学院江苏南京211188 

基　　金：2020年南京交通职业技术学院科研项目,智能网联汽车关键传感器信号传输技术研究,项目号JQ2001 2022年江苏省高职院校青年教师企业实践培训项目,项目号2022QYSJ035 2023年江苏高校“青蓝工程”优秀青年骨干教师培养项目 

出 版 物：《电子制作》 (Practical Electronics)

年 卷 期：2023年第31卷第13期

页      码：116-119页

摘      要：环境感知及自主决策是自动驾驶技术的重要部分。本文将机器学习目标检测技术与双目测距技术相结合,通过双目相机为车辆导航避障决策提供辅助信息。首先在PyTorch框架下将YOLO-v5作为深度学习实时目标检测算法,然后通过双目相机视差原理实现目标检测物的定位,并结合车辆自身参数判断是否存在危险,最后设计相应的实验平台进行验证。结果表明,本文所提出的系统能够实时将辅助驾驶信息传输至车辆控制器,且具有很强的通用性。

主 题 词：机器视觉 深度学习 双目相机 自主决策 

学科分类：08[工学] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16589/j.cnki.cn11-3571/tn.2023.13.001

馆 藏 号：203122629...