深度学习实战之行人防碰撞预警系统

本场 Chat 将介绍行人碰撞预警系统（pedestrian collision warning，PCW）

该系统是一项先进的汽车主动安全技术，是汽车 ADAS 中的重要组成部分，对交通安全的提升具有十分重要的意义。

行人碰撞预警系统是在行人检测系统的基础上进行的，首先，通过汽车前上方摄像头收集汽车前方道路信息，然后对探测视野的图像进行行人检测来确定是否存在行人并给予定位，若有行人步入汽车前方危险区域，此时行人碰撞预警系统将会发出危险报警，提示驾驶员注意前方潜在的危险。其本质是采用摄像头实现人眼的感知功能，运用视觉算法对汽车前方的道路信息进行分析来实现行人捡测的功能，进而做到及时、有效的预警，提醒驾驶员防范汽车前方潜在危险。

具体内容如下：

1. 系统需求分析
2. 系统数据处理
3. Faster R-CNN检测网络的详细设计
4. Faster R-CNN网络模型的训练

本场 Chat 适用于入门人工智能的同学，同学们在最后实战时只需具备一定的Python 编程能力，照着做，就能做出效果。

其中网络模型的训练过程将介绍如下内容：

• 训练文件框架
• 训练文件框架
• 参数文件配置
• RPN 网络训练
• Fast-Rcnn 网络训练
• Fast-Rcnn 网络训练

阅读全文: http://gitbook.cn/gitchat/activity/5e283db002a1a4054ff6d4b4

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最后

以上就是风趣摩托为你收集整理的深度学习实战之行人防碰撞预警系统的全部内容，希望文章能够帮你解决深度学习实战之行人防碰撞预警系统所遇到的程序开发问题。

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