Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W2904164814> ?p ?o ?g. }
Showing items 1 to 72 of
72
with 100 items per page.
- W2904164814 abstract "Задача предаварийного интеллектуального управления робота автономных транспортных средств является очень сложной проблемой, особенно предаварийные условия транспортных средств и в точках пересечения в условиях реального времени. Целью данного исследования является разработка нового искусственного интеллектуального адаптивного регулятора для системы предаварийной безопасности автономных транспортных средств, а также модуля распознавания транспортных средств и тестирование в MATLAB, включая некоторые детализированные модули. Были поставлены следующие задачи: поиск объектов по данным датчиков (Лидар, Радар), контроль скорости и рулевого управления, распознавание транспортных средств с использованием сверточной нейронной сети и Alexnet. В данной исследовательской работе мы реализовали обработку изображений и лидарных данных в режиме реального времени. Вначале мы представили систему реального времени, которая состоит из комплексных модулей, а именно модули обнаружения трехмерных объектов, группирования и поиска объектов, удаления земли, глубинного обучения с использованием сверточных нейронных сетей. Начиная с модуля ближайшего транспортного средства, наша задача - найти ближайший впереди идущий автомобиль и считать его основным препятствием. В статье представлена адаптивная предаварийная система управления скоростью и распознавания транспортных средств. Модуль адаптивной предаварийной системы управления скоростью зависит от данных глубинного обучения и лидарного датчика, которые предназначены для управления безрассудным поведением водителя на дороге путем регулирования скорости транспортного средства для поддержания безопасного расстояния от объектов впереди (таких как автомобили, люди, велосипед или любой другой объект), когда водитель пытается повысить скорость. В настоящий момент модуль распознавания транспортных средств обнаруживает и распознает транспортные средства вокруг автомобиля" @default.
- W2904164814 created "2018-12-22" @default.
- W2904164814 creator A5039508726 @default.
- W2904164814 creator A5076282021 @default.
- W2904164814 creator A5074798073 @default.
- W2904164814 date "2018-09-12" @default.
- W2904164814 modified "2023-09-26" @default.
- W2904164814 title "A hybrid liar/radar-based deep learning and vehicle recognition engine for autonomous vehicle precrash control" @default.
- W2904164814 cites W102190310 @default.
- W2904164814 cites W1521288746 @default.
- W2904164814 cites W1738944521 @default.
- W2904164814 cites W1944345269 @default.
- W2904164814 cites W1951206964 @default.
- W2904164814 cites W1995963656 @default.
- W2904164814 cites W1996183429 @default.
- W2904164814 cites W2050675382 @default.
- W2904164814 cites W2228162491 @default.
- W2904164814 cites W96073646 @default.
- W2904164814 doi "https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.141298" @default.
- W2904164814 hasPublicationYear "2018" @default.
- W2904164814 type Work @default.
- W2904164814 sameAs 2904164814 @default.
- W2904164814 citedByCount "2" @default.
- W2904164814 countsByYear W29041648142020 @default.
- W2904164814 crossrefType "journal-article" @default.
- W2904164814 hasAuthorship W2904164814A5039508726 @default.
- W2904164814 hasAuthorship W2904164814A5074798073 @default.
- W2904164814 hasAuthorship W2904164814A5076282021 @default.
- W2904164814 hasBestOaLocation W29041648141 @default.
- W2904164814 hasConcept C111919701 @default.
- W2904164814 hasConcept C127413603 @default.
- W2904164814 hasConcept C154945302 @default.
- W2904164814 hasConcept C171146098 @default.
- W2904164814 hasConcept C2775924081 @default.
- W2904164814 hasConcept C2780365114 @default.
- W2904164814 hasConcept C2989048297 @default.
- W2904164814 hasConcept C31972630 @default.
- W2904164814 hasConcept C41008148 @default.
- W2904164814 hasConcept C554190296 @default.
- W2904164814 hasConcept C76155785 @default.
- W2904164814 hasConcept C84119951 @default.
- W2904164814 hasConcept C89600930 @default.
- W2904164814 hasConceptScore W2904164814C111919701 @default.
- W2904164814 hasConceptScore W2904164814C127413603 @default.
- W2904164814 hasConceptScore W2904164814C154945302 @default.
- W2904164814 hasConceptScore W2904164814C171146098 @default.
- W2904164814 hasConceptScore W2904164814C2775924081 @default.
- W2904164814 hasConceptScore W2904164814C2780365114 @default.
- W2904164814 hasConceptScore W2904164814C2989048297 @default.
- W2904164814 hasConceptScore W2904164814C31972630 @default.
- W2904164814 hasConceptScore W2904164814C41008148 @default.
- W2904164814 hasConceptScore W2904164814C554190296 @default.
- W2904164814 hasConceptScore W2904164814C76155785 @default.
- W2904164814 hasConceptScore W2904164814C84119951 @default.
- W2904164814 hasConceptScore W2904164814C89600930 @default.
- W2904164814 hasLocation W29041648141 @default.
- W2904164814 hasOpenAccess W2904164814 @default.
- W2904164814 hasPrimaryLocation W29041648141 @default.
- W2904164814 hasRelatedWork W2369976702 @default.
- W2904164814 hasRelatedWork W2382062445 @default.
- W2904164814 hasRelatedWork W2389506411 @default.
- W2904164814 hasRelatedWork W2548384867 @default.
- W2904164814 hasRelatedWork W2586138530 @default.
- W2904164814 hasRelatedWork W2898044248 @default.
- W2904164814 hasRelatedWork W2986097283 @default.
- W2904164814 hasRelatedWork W2991527171 @default.
- W2904164814 hasRelatedWork W4213081985 @default.
- W2904164814 hasRelatedWork W4285816639 @default.
- W2904164814 isParatext "false" @default.
- W2904164814 isRetracted "false" @default.
- W2904164814 magId "2904164814" @default.
- W2904164814 workType "article" @default.