摘要：為了充分利用自動駕駛汽車路測圖像數據，增加行駛過程中對天氣情況識別的準確性，提出了一種基于改進ResNet50網絡的自動駕駛場景天氣識別算法。該算法將SE模塊與ResNet50網絡相結合，通過在ResNet50網絡4組模塊內加入SE模塊，以便更好地擬合通道間復雜的魯棒性?；谧詣玉{駛汽車路測圖像數據對所提算法進行Python編程實現，結果表明：SE模塊的加入能夠增加算法的魯棒性和準確性，提高了自動駕駛的天氣識別精度。
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推薦閱讀最新更新時間：2025-04-23 18:22
自動駕駛場景理解模塊
場景理解 場景理解功能模塊圖場景理解功能模塊體現了負責“理解”當前駕駛場景的算法。如果自主車輛要在共享的駕駛空間中進行智能操縱，則有必要預測/預見該空間內其他實體的行動。場景或方案理解不僅僅是識別當前情況的“狀態”，還包括對其演變方式的預測。 此功能模塊中的算法可能能夠模擬多種因果場景，以幫助為自主車輛選擇最佳行動方案。然而，場景理解本身不會對自主車輛應該采取的行動做出任何決定，也不會選擇要模擬的行動方案。 場景理解輸入： ?地圖數據：提供當前駕駛場景中基礎設施的布局。對預測其他道路使用者/實體的意圖/行為有用。 ?靜態對象：識別駕駛場景中對自主車輛和其他道路實體可能占用的可行駛空間有影響的不可移動對象。靜態對象可能具有動態變
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基于場景和能力驅動的數據集開發與評估：無地圖自動駕駛情景下的一種方法
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