基于深度学习的无人机载平台多目标检测和跟踪算法研究

无人机技术和计算机视觉技术相结合,在民用和军用领域都有着广泛的需求,然而当前算法不能很好的适应无人机视角旋转、障碍物遮挡、目标尺度变化等特殊情况.根据实际的难点和挑战,提出了基于深度学习的无人机载平台多目标检测和跟踪算法.主要工作有:在检测方面,通过公开数据集和实际采集的大量数据,训练了基于Darknet53的检测网络...     

面向嵌入式平台的车道线检测方法

车道线检测在自动驾驶和高级辅助驾驶中起着举足轻重的作用,然而,传统的车道线检测技术鲁棒性较差,而大多数基于深度学习的方法复杂度又较高,难以在嵌入式平台实时应用。提出一种面向嵌入式平台的轻量级车道线检测网络,将车道线检测转化为语义分割问题,该网络借鉴U-Net与Segnet网络结构,使用了小尺度卷积等轻量化组件设计计算高效的语义分割网络。在检测车道线的基础上,计算车辆距离两侧车道线的距离,以及车道线的曲率,同时当车辆偏离车道线或检测出现异常时进行预警,最后将整个系统移植到海思平台。实验结果表明:该系统具有较高的检测精度以及检测速度,准确率达到97.5%,速度达到50 FPS,满足实时性要求,因此该系统能够用于面向嵌入式平台的实时车道线的检测、测距、曲率计算以及预警。