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视觉感知困难样本能有效提升自动驾驶场景中目标检测算法的性能,但是这些样本通常稀少且难以通过简单手段获取.针对该问题,文章提出一种基于多传感器融合的视觉感知困难样本挖掘方法.该方法利用雷达点云分割出来的障碍物目标对图像检测目标进行交叉复核,基于实际障碍物在多传感器间的映射关系挖掘图像目标检测算法难以识别或者未加入模型训练的样本,并将这些困难样本通过云边协同机制用于图像目标检测模型的重训练和远程部署,实现模型的优化迭代更新.试验表明,该方法可以有效挖掘矿用卡车自动驾驶场景的困难样本,通过增量迁移学习显著提升图像目标检测算法性能.同时,该算法对轨道交通等领域自动驾驶场景也具有重要的指导意义. 相似文献
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介绍了生物医学信息系统的设计、实现及其功能，并讨论了ontology及知识库构建的相关问题．基于现有的浪潮天梭TS10000集群系统，采用数据处理的新技术和新方法构建的这一用户化的、可扩展的综合系统，支持用神经影像方法来对脑结构、功能和疾病进行研究；为新的知识发现提供大量的文献数据集及神经影像ontology和基础知识库． 相似文献
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