- 針對交通圖像中行人分布的特點，提出一種交通場景下的行人檢測方法。使用Faster R-CNN目標檢測網絡，首先在檢測網絡的卷積層前加入預處理，突出行人特征，減少訓練耗時與系統開銷。其次，由于交通場景圖像中行人只占圖像極小的部分，所以使用K-means聚類分析方法對行人的寬高比進行聚類分析，得到合適的寬高比。實驗表明，改進后的方法在檢測精度上有所提升，說明了該方法的有效性。
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行人檢測 交通場景 底層特征提取 K-means聚類 202103
- 在美國，自動駕駛領域的領先者，Waymo排名第一是毫無爭議的，其次可能就輪到了通用Cruise。至于一直把Autopilot標榜為自動駕駛的特斯拉，Elon Musk表示2020會有......
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自動駕駛 Waymo 交通場景 xTV
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