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王怡雯; 王学军; 穆应晨;
石家庄铁道大学信息科学与技术学院 河北石家庄050043;
YOLO v4; 车辆行人检测; 红外图像; SENet; 深度可分离卷积;
机译:基于改进yolo的小目标行人检测研究
机译:基于改进的YOLO网络的驾驶场景小目标检测研究
机译:基于改进YOLOV4的轻型车辆检测算法
机译:基于改进yolov4算法的人行道检测研究
机译:可见光谱和红外光谱中的多传感器融合:改进视频序列中的行人跟踪(法文)。
机译:基于车辆传感器的道路场景仿真:基于随机步行检测和场景阶段重构的智能框架
机译:基于改进的YOLOV4的复杂红外环境中的弱和闭塞式车辆检测
机译:基于模式理论表示和跳跃扩散过程的杂波红外场景中的目标识别
机译:防止车辆被盗并确保车辆(汽车,飞机,摩托车等)在各种紧急情况下(包括严重天气事件(暴风雨,大雾,GRAD,降雪,冰冻等)的无故障行驶的奇异方法)道路上(如果在动物和鸟类的道路上)在保护汽车,驾驶员,车内乘客和行人交通中,在紧急情况下无法防止与行人碰撞时造成死亡和重伤,不包括在汽车行驶中的驾驶员,健康状况,不允许无故障驾驶汽车
机译:基于复杂场景下深度图的红外小目标检测方法
机译:保证各种紧急情况下的运载工具(汽车,飞机,摩托车,ETC)无故障双运动的唯一方法,包括:危险的水文气象条件(暴风雨,雾,冰冷的道路,旋风,雨水,雨水,雨水,雨水,大肠杆菌,在极端情况下保护驾驶员,乘客和行人免受死亡和重伤,当与行人碰撞是不可避免的,因为在这种情况下,如果驾驶员的健康状况不佳,驾驶员无法进行车辆控制
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