智能知识
自动驾驶汽车感知技术综述
自动驾驶汽车的感知技术是指汽车通过传感器和算法来获取和理解周围环境的能力。感知技术是自动驾驶汽车实现安全、高效行驶的关键之一。下面是对自动驾驶汽车感知技术的综述：传感器：自动驾驶汽车常用的传感器包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器和GPS等。摄像头广泛应用于视觉感知，可以获取道路、车辆和行人等信息。激光雷达和毫米波雷达能够提供车辆周围的精确的三维点云数据，用于障碍物检测和距离测量。超声波
语义分割技术及其在无人驾驶中的应用
语义分割是计算机视觉领域的一项重要任务，它的目标是将图像中的每个像素标记为属于图像中的哪个类别。在无人驾驶中，语义分割技术被广泛应用于实现对道路、交通标志、行人、车辆等场景的精细分割，为自动驾驶系统提供更详细和准确的环境理解。以下是语义分割技术及其在无人驾驶中的应用的一些关键方面：1. 语义分割技术：卷积神经网络（CNN）： 深度学习中的卷积神经网络在语义分割中取得了显著的成功。特别是全卷积网络（
遥感图像场景分类方法综述
遥感图像场景分类是指利用遥感图像数据进行地物场景分类的技术。通过对遥感图像中的像素或图像区域进行分类，可以实现对地表覆盖类型的自动识别和分析，具有广泛的应用，如土地利用/覆盖分类、环境监测、城市规划等。以下是对遥感图像场景分类方法的综述：基于经典机器学习方法：传统的机器学习方法在遥感图像场景分类中得到了广泛应用。常见的方法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、K最近邻（KNN）等。这些方法主
深度学习模型压缩与加速技术评述
深度学习模型压缩与加速技术是为了在保持模型性能的同时减少其计算和存储开销。这对于在资源受限的环境中运行深度学习模型（如移动设备、嵌入式系统）或提高在云端推理时的效率都至关重要。以下是一些常见的深度学习模型压缩与加速技术：模型剪枝（Model Pruning）：概述： 通过去除冗余的权重连接，模型剪枝可以减小模型的规模。实践： 这可以通过权重修剪、神经元修剪或滤波器修剪等方式实现。剪枝后的模型在推理