自动驾驶类脑目标检测技术--聚文网

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内容新，系统全面，有创新性。

内容简介

在自动驾驶领域，目标检测的抗干扰能力不足，已成为制约其发展的瓶颈问题。这个问题不解决，自动驾驶的安全性就不能得到的保障。因此，本书主要研究受脑启发的高抗扰性目标检测技术，并在自动驾驶车辆上应用。
本书的主要内容包括面向自动驾驶目标检测技术概述、类脑目标检测技术国内外研究状况分析、面向自动驾驶的目标检测模型训练与测试数据集的构建、仿视觉皮层的目标检测网络构建、基于视觉注意原理的目标检测网络能力提升、基于神经元稀疏特性的模型压缩与剪枝技术、在面向自动驾驶的目标检测数据集上的验证、类脑目标检测算法在自动驾驶沙盘上的实现、基于自动驾驶物流车的类脑目标检测演示验证、基于自动驾驶车辆的高抗扰性目标检测演示验证。
本书的主要创新点是从生物体关键的高效感知机理出发，仿视觉感知皮层设计了一种高抗扰性、高精度的轻量化目标检测模型。同时，引入视觉注意机制，降低模型输入中的干扰信息和冗余信息，聚焦主体目标。
本书的主要读者为自动驾驶工程师、深度学习算法工程师、类脑计算的科研工作者，以及人工智能专业、计算机科学与技术专业的研究生、博士生。

作者简介

无

第1章面向自动驾驶目标检测技术概述
1.1自动驾驶蓬勃发展
1.1.1什么是自动驾驶
1.1.2自动驾驶等级
1.1.3自动驾驶发展状况概述
1.1.4典型的自动驾驶车辆
1.2自动驾驶车辆的环境感知
1.2.1自动驾驶车辆常用的传感器
扩展阅读：自动驾驶车辆挑战赛与激光雷达
1.2.2自动驾驶车辆传感器的布局
1.3面向自动驾驶的目标检测技术
1.3.1什么是目标检测技术
1.3.2目标检测技术的研究概述
1.3.3传统的基于特征的目标检测方法
1.3.4基于深度学习的视觉目标检测研究状况
1.3.5目标检测技术在自动驾驶中的应用
……

自动驾驶类脑目标检测技术

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