书目信息 |
题名: |
面向自主驾驶场景感知的循环神经架构
|
|
作者: | 何振 , 刘大学 , 贺汉根 著 | |
分册: | ||
出版信息: | 北京 国防工业出版社 2023 |
|
页数: | 14,117页 | |
开本: | 24cm | |
丛书名: | ||
单 册: | ||
中图分类: | U463.61 | |
科图分类: | ||
主题词: | 汽车驾驶--自动驾驶系统 | |
电子资源: | ||
ISBN: | 978-7-118-12783-6 |
000 | 01389nam0 2200289 450 | |
001 | 1320969341 | |
005 | 20241008102329.06 | |
010 | @a978-7-118-12783-6@dCNY80.00 | |
035 | @a(A100000NLC)012294496 | |
049 | @aA100000NLC@bUCS01011868457@c012294496@dNLC01 | |
100 | @a20230505d2023 em y0chiy0110 ea | |
101 | 0 | @achi |
102 | @aCN@b110000 | |
105 | @aa z 000yy | |
200 | 1 | @a面向自主驾驶场景感知的循环神经架构@9mian xiang zi zhu jia shi chang jing gan zhi de xun huan shen jing jia gou@b专著@dRecurrent neural architectures for scene perception in autonomous driving@f何振,刘大学,贺汉根著@zeng |
210 | @a北京@c国防工业出版社@d2023 | |
215 | @a14,117页@c图@d24cm | |
300 | @a无人系统技术出版工程 | |
330 | @a本书针对自主驾驶场景感知中的动态场景预测、多目标检测和多目标跟踪这三个关键任务,分别介绍了三种不同的深度循环神经架构,讨论了如何在保证场景感知性能良好的情况下,有效缓解深度学习中存在的数据需求量大、人工标签需求量大,以及缺乏可解释性的三个重要问题。为进一步提高自主驾驶对场景的适应性,也对局部路径规划算法进行了探讨。 | |
510 | 1 | @aRecurrent neural architectures for scene perception in autonomous driving@zeng |
606 | 0 | @a汽车驾驶@x自动驾驶系统 |
690 | @aU463.61@v5 | |
701 | 0 | @a何振@9he zhen@4著 |
701 | 0 | @a刘大学@9liu da xue@c(汽车)@4著 |
701 | 0 | @a贺汉根@9he han gen@4著 |
801 | 2 | @aCN@bOLCC@c20230615 |
905 | @a241250@dU463.61@e13 | |
面向自主驾驶场景感知的循环神经架构=Recurrent neural architectures for scene perception in autonomous driving/何振,刘大学,贺汉根著.-北京:国防工业出版社,2023 |
14,117页:图;24cm |
无人系统技术出版工程 |
ISBN 978-7-118-12783-6:CNY80.00 |
本书针对自主驾驶场景感知中的动态场景预测、多目标检测和多目标跟踪这三个关键任务,分别介绍了三种不同的深度循环神经架构,讨论了如何在保证场景感知性能良好的情况下,有效缓解深度学习中存在的数据需求量大、人工标签需求量大,以及缺乏可解释性的三个重要问题。为进一步提高自主驾驶对场景的适应性,也对局部路径规划算法进行了探讨。 |
● |
相关链接 |
正题名:面向自主驾驶场景感知的循环神经架构
索取号:U463.61/13
 
预约/预借
序号 | 登录号 | 条形码 | 馆藏地/架位号 | 状态 | 备注 |
1 | 1976531 | 219765314 | 样本书库/ [索取号:U463.61/13] | 在馆 | |
2 | 1976532 | 219765323 | 理科库/ [索取号:U463.61/13] | 在馆 | |
3 | 1976533 | 219765332 | 理科库/ [索取号:U463.61/13] | 在馆 |