自動駕駛類腦目標(biāo)檢測技術(shù)

第1章　面向自動駕駛目標(biāo)檢測技術(shù)概述 001
1.1　自動駕駛蓬勃發(fā)展 002
1.1.1　什么是自動駕駛 002
1.1.2　自動駕駛等級 002
1.1.3　自動駕駛發(fā)展?fàn)顩r概述 003
1.1.4　典型的自動駕駛車輛 004
1.2　自動駕駛車輛的環(huán)境感知 008
1.2.1　自動駕駛車輛常用的傳感器 008
擴(kuò)展閱讀：自動駕駛車輛挑戰(zhàn)賽與激光雷達(dá) 011
1.2.2　自動駕駛車輛傳感器的布局 014
1.3　面向自動駕駛的目標(biāo)檢測技術(shù) 016
1.3.1　什么是目標(biāo)檢測技術(shù) 016
1.3.2　目標(biāo)檢測技術(shù)的研究概述 018
1.3.3　傳統(tǒng)的基于特征的目標(biāo)檢測方法 018
1.3.4　基于深度學(xué)習(xí)的視覺目標(biāo)檢測研究狀況 019
1.3.5　目標(biāo)檢測技術(shù)在自動駕駛中的應(yīng)用 024
1.3.6　面向自動駕駛的目標(biāo)檢測技術(shù)存在的問題 025
擴(kuò)展閱讀：趣談AI 對抗攻擊 027
第2章　類腦目標(biāo)檢測技術(shù)國內(nèi)外研究狀況分析 030
2.1　輕量化仿視覺皮層目標(biāo)檢測模型研究現(xiàn)狀 031
2.2　基于視覺注意機(jī)制的目標(biāo)檢測研究現(xiàn)狀 033
2.3　基于神經(jīng)元稀疏性的模型壓縮研究現(xiàn)狀 037
第3章　面向自動駕駛的目標(biāo)檢測模型訓(xùn)練與測試數(shù)據(jù)集的構(gòu)建 040
3.1　構(gòu)建面向自動駕駛的目標(biāo)檢測模型訓(xùn)練與測試數(shù)據(jù)集的必要性 041
3.2　面向城市道路的自動駕駛視覺目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集的構(gòu)建 042
3.3　噪聲干擾測試數(shù)據(jù)集構(gòu)建 047
3.4　面向城市道路的自動駕駛視覺目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集特點(diǎn) 053
第4章　仿視覺皮層的目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建 054
4.1　視覺皮層信息處理功能簡介 055
4.2　受初級視覺皮層啟發(fā)的預(yù)處理模型構(gòu)建 055
4.3　性能對比結(jié)果分析 058
4.3.1　性能對比基準(zhǔn)模型介紹 058
4.3.2　基于COCO 數(shù)據(jù)集的性能評估 058
問題點(diǎn)睛 060
第5章　基于視覺注意原理的目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)能力提升 062
5.1　人類視覺注意機(jī)制概述 063
5.2　坐標(biāo)注意力模塊構(gòu)建 064
5.3　基于注意機(jī)制的仿視覺皮層目標(biāo)檢測模型具體實(shí)現(xiàn) 066
5.4　性能對比結(jié)果分析 069
5.4.1　性能對比基準(zhǔn)模型介紹 069
5.4.2　在COCO 數(shù)據(jù)集下目標(biāo)檢測性能評估 070
5.4.3　在面向自動駕駛目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集下的目標(biāo)檢測性能評估 071
5.4.4　面向自動駕駛目標(biāo)檢測噪聲干擾測試數(shù)據(jù)集下的目標(biāo)檢測性能評估 072
問題點(diǎn)睛 075
第6章　基于神經(jīng)元稀疏特性的模型壓縮與剪枝技術(shù) 076
6.1　壓縮剪枝的總體思路 077
6.2　具體實(shí)現(xiàn)過程 078
6.2.1　對類腦目標(biāo)檢測模型v1、v2 的壓縮與剪枝 078
6.2.2　對類腦目標(biāo)檢測模型v3、v4 的壓縮與剪枝 079
6.3　壓縮剪枝后的網(wǎng)絡(luò)模型 080
6.4　壓縮剪枝后的模型性能結(jié)果分析 084
6.4.1　在COCO 數(shù)據(jù)集下類腦目標(biāo)檢測模型壓縮剪枝性能測試 084
6.4.2　在面向城市道路的自動駕駛目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集下的性能測試 085
第7章　在面向自動駕駛的目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集上的驗(yàn)證 087
7.1　在未添加干擾數(shù)據(jù)集上的驗(yàn)證 088
7.2　在添加干擾數(shù)據(jù)集上的驗(yàn)證 100
7.3　目標(biāo)檢測演示系統(tǒng)的構(gòu)建 132
第8章　類腦目標(biāo)檢測算法在自動駕駛沙盤上的實(shí)現(xiàn) 137  
8.1　面向自動駕駛沙盤的構(gòu)建 138
8.2　面向自動駕駛沙盤演示的自動駕駛數(shù)據(jù)集的構(gòu)建及訓(xùn)練 140
8.3　在自動駕駛沙盤上的演示驗(yàn)證 143
第9章　基于自動駕駛物流車的類腦目標(biāo)檢測演示驗(yàn)證 150
9.1　自動駕駛物流車驗(yàn)證的必要性 151
9.2　自動駕駛物流車平臺 151
9.2.1　硬件平臺 151
9.2.2　驅(qū)動與負(fù)載 152
9.2.3　核心硬件 152
9.2.4　自動駕駛物流車的功能 154
9.3　類腦目標(biāo)檢測算法在自動駕駛物流車上的演示驗(yàn)證 154
第10章　基于自動駕駛車輛的高抗擾性目標(biāo)檢測演示驗(yàn)證 162
10.1　自動駕駛車輛傳感器布局 163
10.2　自動駕駛車輛軟件架構(gòu) 164
10.3　基于自動駕駛車輛演示驗(yàn)證 165
10.4　主要創(chuàng)新性工作 172
參考文獻(xiàn) 173