基于改進的AlexNet的無人駕駛研究

【關鍵詞】無人駕駛；AlexNet 算法；空間金字塔池化（SPP）；全局平均池化（GAP）； 圖像識別

引言

在過去十年中，深度學習技術的迅猛發展已經在多個領域展現出其革命性的影響力。特別是在無人駕駛汽車的領域，深度神經網絡技術已成為關鍵的推動力。這種技術的應用不僅極大地提高了自動駕駛汽車的安全性和可靠性，也提供了一個探索人工智能與日常生活融合的獨特視角。深度神經網絡在此過程中起到了不可替代的作用，它通過模擬人類大腦處理信息的方式，使得無人駕駛汽車能夠實時、準確地識別路況和作出反應。

然而，這種技術的高速發展也帶來了新的挑戰，特別是在確保其可靠性和安全性方面[1]。本文將深入探討深度神經網絡在無人駕駛汽車領域的應用，尤其重點關注如何通過改進傳統的AlexNet模型以提高其性能。本文將集中討論通過空間金字塔池化（SPP）和全局平均池化（GAP）對AlexNet進行優化的方法，以及如何使用攝像頭數據驗證這些改進措施的有效性。

一、研究方法

（一）實驗設計

本研究采用了一種集成多攝像頭系統的無人駕駛車輛模型。在本研究中，無人駕駛車輛使用了四個高清攝像頭，分別定位于車輛的前、后、左、右四個方向，以實現360度的全方位視野。每個攝像頭均采用了先進的CMOS傳感器，在低光照條件下也能夠提供高分辨率的圖像。此外，車輛上還安裝了IMU（慣性測量單元）和GPS系統，以輔助定位和運動狀態的檢測，整體實驗步驟如圖1所示?！?br>