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一种无人驾驶汽车对行人的过街意图预测方法,涉及无人驾驶汽车技术领域。步骤1:行人检测模型以FasterRCNN为基础,并在此基础上采用SENet结构改进神经网络卷积模块,并通过K‑means聚类设计具有道路行人检测针对性的锚框宽高比;步骤2:设计对道路行人跟踪的粒子滤波算法,利用多特征融合策略实现对道路行人进行跟踪;步骤3:设计基于神经网络的行人过街意图预测模型。可增强无人驾驶汽车对道路行人动作的预测能力,提高无人驾驶汽车感知与决策性能。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113361491 A
(43)申请公布日 2021.09.07
(21)申请号 202110813077.0 G08G 1/16 (2006.01)
(22)申请日 20
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