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基于DNN的自动驾驶汽车多目标检测、分类和跟踪研究综述( Multi-object Detection, Classification, and Tracking, based on DNN, for Autonomous Vehicles: A Review )
R Ravindran MJ Santora MM Jamali
不同驾驶环境下的多目标检测、分类和多目标跟踪是自动驾驶汽车的主要挑战。汽车制造商和研究机构正在解决这个问题，他们使用多种传感器，如相机、激光雷达、雷达、超声波传感器、GPS和车辆对一切技术。深度神经网络（DNN）在解决这一问题上发挥着主导作用。将传感模式与DNN融合将是应对这一挑战的主要解决方案。本文评估了应对这一挑战的最新技术，包括三个主要传感器相机、激光雷达和DNN雷达，以及传感器数据与DNN的融合。分析表明，存在设计更优化的解决方案来应对这一挑战的极好潜力。本文提出了一种自动驾驶汽车的感知模型。
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