摘要
摘要:本文深入探讨了道路检测技术在自动驾驶和智能交通系统中面临的挑战及解决策略。首先,分析了环境复杂性、实时性要求、标注数据稀缺性和对不同交通参与者的适应性等问题。随后,提出了相应的解决策略,包括多模态传感器融合、深度学习与神经网络优化、合成数据和迁移学习、以及行为预测与交互设计。这些策略旨在提高道路检测技术的稳定性、准确性和实时性,以适应多样的道路环境和交通参与者。通过本文的深度分析,为道路检测技术的未来发展提供了有益的指导,为自动驾驶和智能交通系统的安全性和效率性做出贡献。
出版日期
2024年01月18日(中国期刊网平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)