深度学习在自动驾驶中的应用

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本文探讨了基于卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）的混合模型LM-CNN-SVM在自动驾驶中的目标识别与行人检测应用。通过将图像划分为局部区域并利用多CNN提取特征，结合PCA降维与SVM分类，显著提升了对遮挡、光照变化等复杂环境的适应能力。实验表明，该方法在Caltech-101和Caltech行人数据集上优于主流算法，具备高准确率与良好泛化性能，为自动驾驶系统提供了可靠的感知解决方案。