典型文献
基于树莓派平台的道路雾气和积雪检测系统设计
文献摘要：
在大雾天或冬季路面积雪的环境,会影响车辆驾驶的安全性,甚至发生安全事故.使用树莓派平台,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的图像检测算法,用于实时检测雾气和道路表面积雪.使用树莓派开发板和一个摄像头实时获取雾气和路面积雪的信息,通过MobileNet深度学习算法检测道路情况.实验表明,其对雾气和路面积雪的检测准确率为97％以上.并且证实MobileNet的深度学习算法的在树莓派上的工作速度优于ResNet50等算法.
文献关键词：
卷积神经网络;MobileNet模型;树莓派;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
杨肖;刘淼
作者机构：
201620 上海市 上海工程技术大学 机械与汽车工程学院
文献出处：
引用格式：
[1]杨肖;刘淼-.基于树莓派平台的道路雾气和积雪检测系统设计)[J].农业装备与车辆工程,2022(07):96-99
A类：
B类：
雾气,积雪,大雾,雾天,车辆驾驶,安全事故,图像检测算法,实时检测,树莓派开发板,摄像头,MobileNet,深度学习算法,检测准确率,ResNet50
AB值：
0.249556
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