面向自動駕駛道路場景中異常案例的多模態(tài)數(shù)據(jù)挖掘算法

摘要： 基于深度學習的視覺感知技術(shù)的發(fā)展有利于自動駕駛系統(tǒng)中環(huán)境感知技術(shù)的進步。然而，對于自動駕駛場景中的異常案例，目前的感知模型還存在一些問題。這是因為基于深度學習的感知模型的能力取決于訓練數(shù)據(jù)集的分布。尤其是駕駛場景中的類別從未出現(xiàn)在訓練集中，感知系統(tǒng)也往往很脆弱。因此識別未知類別和極端場景仍然是自動駕駛感知技術(shù)安全性的挑戰(zhàn)。本文從處理數(shù)據(jù)集的角度出發(fā)，提出了一種新穎的多模態(tài)異常案... （共10頁）