1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 三者联系： 三者区别： 人工智能比喻成的孩子大脑，机器学习就是让孩子去掌握认知能力的过程，而深度学习是这过程中很有效率的一种教学体系。人工智能是目的，是结果；深度学习、机器学习是方法，是工具。 机器学习是人工智能的一种途径或子集，它强调“学习” ...
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2020-06-06 18:19:02
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爬虫——文字识别 机器视觉 从Google的无人驾驶汽车到可以识别假钞的自动售卖机，机器视觉一直都是一个应用广泛且具有深远的影响和雄伟的愿景的领域。 这里我们将重点介绍机器视觉的一个分支：文字识别。介绍如何用一些Python库来识别和使用在线图片中的文字。 我们可以很轻松的阅读图片里的文字，但是机器 ...
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2020-06-02 13:13:52
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机器人现在比较有前途的方向不外乎：工业机器人、无人飞行器（UAV）、无人驾驶汽车（UGV）、医疗机器人。工业机器人现在需求量越来越大，是个不错的行业，但目前主要做研究的都是公司了，大学里几乎不做了（但大学会用工业机器人做点别的研究，比如抓握研究，就是面对不规则物体时，如何判定形体，如何用机械手准确、稳定地抓握）。UAV主要是政府在投钱，军队用。UGV是政府和一些有前瞻性的公司，就目前的技术情况，恐
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2020-05-27 17:14:17
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一、背景概述随着ADAS产业和无人驾驶行业的快速发展，毫米波雷达作为智能汽车核心传感器之一，在推动自动驾驶、主动安全和无人驾驶过程中发挥着不可或缺的作用，同时毫米波雷达也在农业、民航、安防、边防、军事、医疗等领域存在着广泛用途，是物联网时代极其重要的基础器件。根据相关信息统计，未来仅仅智能汽车领域的毫米波雷达年出货数量将达到2亿台/年，产值达数十亿美元。为此，毫米波雷达成为世界发达国家、资本和产业
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2020-05-13 12:03:30
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https://www.icourse163.org/learn/SEU-1207599802?tid=1450720774#/learn/content?type=detail&id=1216667823 https://study.163.com/series/1202817601.htm TU ...
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2020-05-11 01:27:54
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题目分析： 利用视觉分析技术对视频进行识别，主要是固定物体的识别，如建筑等，通过对不同物体的识别，分类，标注上不同的颜色 目标及应用场景： 我们设想的应用场景为无人驾驶或者盲人助手。我们希望通过的视频图像识别可以识别出画面里的盲道和障碍物或者马路的基本方向，可以向使用者作出一些提示。 需要学习的知识 ...
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2020-04-29 21:47:16
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题目分析： 利用视觉分析技术对视频进行识别，主要是固定物体的识别，如建筑等，通过对不同物体的识别，分类，标注上不同的颜色 目标及应用场景： 我们设想的应用场景为无人驾驶或者盲人助手。我们希望通过的视频图像识别可以识别出画面里的盲道和障碍物或者马路的基本方向，可以向使用者作出一些提示。 需要学习的知识 ...
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2020-04-29 21:33:00
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目标检测轻量化压缩 目标检测难点概述 目标检测是计算机视觉中一个重要问题，在行人跟踪、车牌识别、无人驾驶等领域都具有重要的研究价值。近年来，随着深度学习对图像分类准确度的大幅度提高，基于深度学习的目标检测算法逐渐成为主流。 自 2014 年以来，目标检测框架分为two-stage 和 one-sta ...
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2020-04-22 09:44:54
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毫米波雷达分析 一． 国际市场与技术 毫米波、激光技术在无人车领域皆具有重要应用，目前尤以毫米波相关技术更为火热。无人车驾驶研发过程中，常以毫米波雷达作为无人驾驶传感器之一。原因在于，毫米波传感器相比较激光雷达以及摄像头而言，测量距离较远，且在雨雪等恶劣天气情形下还能维持稳定工作。由此可见，毫米波技 ...
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2020-04-17 09:50:15
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在自动驾驶技术中，感知是最基础的部分，没有对车辆周围三维环境的定量感知，就犹如人没有了眼睛，无人驾驶的决策系统就无法正常工作。与其他应用场景相比，自动驾驶的应用场景相对复杂，尤其面对复杂多变的路况环境，感知技术的突破需要依赖相应的数据采集标注项目的支持。一.项目背景车辆前置道路信息采集主要解决两个个关键需求：障碍物的距离信息;2.相对速度向量。通过对障碍物的连续追踪，根据距离的变化和时间间隔得到相
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2020-04-15 23:05:20
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