关键词advanced driver-assistance systems
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- 雪景清晰检测：一种在恶劣天气条件下的交通信号灯检测鲁棒模型
通过引入一种新的框架和流程，我们提出了一种改善恶劣天气下目标检测的方法，重点解决了传统方法在交通信号灯检测方面由于恶劣天气所引起的领域转移问题。我们详细分析了现有技术的局限性，我们的流程在雪天、雨天和雾天中显著提高了检测精度。结果显示与简单 - 检测自适应巡航控制车辆上的隐蔽网络攻击：一种机器学习方法
为了检测自动驾驶车辆遭受的网络攻击，本论文提出了一个基于交通模型框架和生成对抗网络的异常检测模型，通过实时车辆轨迹数据来识别恶意操作控制命令、传感器测量的虚假数据注入攻击以及拒绝服务攻击。与其他神经网络模型相比，所提出的方法在准确识别具有异 - 面向多边形表示的全景式停车位检测
我们提出了一种名为 HPS-Net 的一步到位的完整停车位网络，它是 You Only Look Once (YOLO) v4 算法的定制版本，能够在实时检测下直接输出停车位在鸟瞰图域的四个顶点坐标，而不是在原始相机图像中输出边界框。该方法 - 自动驾驶车辆的稳健行人检测方法
本文针对 Advanced Driver-Assistance Systems (ADAS) 中行人检测的挑战，使用 YOLOv5s 框架在 Caltech 行人数据集上进行 fine-tune，并且开发了可用于准备数据和注释数据的工具箱。