Dự đoán góc lái xe tự hành sử dụng mạng noron tích chập tiên tiến

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Thị Thảo Hiếu Lương, Thị Thùy Phạm

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại: 629 Other branches of engineering

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học và Công nghệ Đại học Thái Nguyên, 2022

Mô tả vật lý: 218-226

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 426534

Thêm vào giỏ Liên kết toàn văn

Những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo và cụ thể hơn là học sâu nổi lên như một bằng chứng của cuộc cách mạng 4.0. Mạng noron tích chập (CNN) là một trong những mô hình mạng Học sâu phổ biến nhất hiện nay, có khả năng nhận dạng và phân loại hình ảnh với độ chính xác cao, thậm chí tốt hơn con người trong nhiều trường hợp. Mô hình này đang được ứng dụng vào các hệ thống xử lý ảnh lớn của Facebook, Google hay Amazon... Mục tiêu của bài báo, nghiên cứu lý thuyết về mô hình mạng noron tích chập tiên tiến (VGG-16), dựa trên kiến trúc VGG-16, chúng tôi xây dựng mô hình mới, bằng cách tăng cường độ sâu mạng, xen kẽ kích thước bộ lọc 3x3, 1x1, tăng số lượng khối tích chập, sử dụng hàm kích hoạt ELU sau mỗi lớp tích chập, tinh chỉnh các siêu tham số. Sau đó, thực nghiệm áp dụng mô hình mới vào dự đoán góc lái xe tự hành dựa trên dữ liệu hình ảnh thu được từ phần mềm mô phỏng xe tự lái Udacity. Thực hiện đánh giá, so sánh, kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình mới dự đoán góc lái thực sự hiệu quả.

1. Đọc trực tuyến

1. Đọc trực tuyến

Tạo bộ sưu tập với mã QR