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深度学习实战之 ADAS 系统

作者/分享人:Allen
1、杭州鸿泉车联网研究所-深度学习研究员。 2、虹软科技股份-算法工程师。 3、CSDN作者。 4、机器学习算法类书籍作者。 擅长领域: 1、人脸识别 2、车牌识别 3、超分辨率 4、活体检测

本次Chat分享面向:

期待以深度学习方式解决ADAS开发相关问题的研发人员;ADAS项目规划与实施的系统工程师、软件工程师与算法开发人员。

首先介绍下什么ADAS?

ADAS 系统包括车辆检测、行人检测、交通标志识别、车道线检测。

高级驾驶员辅助系统 (ADAS) 将帮助自动驾驶车辆成为现实。盲点侦测可以在驾驶员试图进入被占用车道时发出提醒。车道偏离报警和车道保持辅助可在车辆偏离车道时提醒驾驶员,并主动将车辆驶回原先车道。行人侦测可告知驾驶员注意车前或车后的行人,而自动紧急刹车通过刹车而避免事故或者行人受伤。

本次Chat主要内容:

1、计算机视觉基础与概念

2、机器视觉的基本图像操作

3、深度学习概念与思想

4、ADAS系统中典型的深度学习神经网络讲解

5、基于ADAS中车辆、交通牌等图像的深度学习训练数据标签构建

6、车辆图像识别中深度学习的数据增强与图像预处理

7、迁移学习概念与应用

8、深度学习模型搭建与训练流程

9、ADAS深度学习模型的基本应用

本文针对对无人驾驶方面感兴趣的童鞋阅读。本文还将从以下两个项目入手,介绍数据集、神经网络的搭建、神经网络的优化:

1、基于 Faster RCNN 的 ADAS 场景目标检测项目实战

2、 基于 YOLO V3 的通用物体检测项目实战

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