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如何突破ADAS系统的识别精度.doc
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上传时间: 2021-02-18
详细说明：1）ADAS提升识别精度的主要方式为深度学习+大数据。即使用深度神经网络，训练尽可能多的图像数据，提高识别正确率。
一方面，深度学习相对于传统学习，无需工程师手动设定识别特征，并且网络可迁移、复，降低了做视觉识别的门槛。另一方面，训练的数据量通常与ADAS系统的识别率成正比。大量的数据还可以覆盖各种奇奇怪怪的特殊场景（比如高速上来了一群羊），以提升特殊场景下的识别能力。
2）ADAS系统提升识别精度还可以采取增强计算力、使用多传感器融合等路径。
3、ADAS未来发展趋势：
1）深度学习不仅为识别能力赋能，还将被更多用于驾驶策略制定；
2）计算硬件将飞速发展，为ADAS提供更强的计算力支持；
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