本文主要是介绍深度学习实战66-基于计算机视觉的自动驾驶技术，利用YOLOP模型实现车辆区域检测框、可行驶区域和车道线分割图，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战66-基于计算机视觉的自动驾驶技术，利用YOLOP模型实现车辆区域检测框、可行驶区域和车道线分割图。本文我将介绍自动驾驶技术及其应用场景，并重点阐述了基于计算机视觉技术下的自动驾驶。自动驾驶技术是一种利用人工智能和计算机科学实现无人驾驶的技术，通过感知技术、定位技术、规划技术和控制技术等多个方面的技术来实现汽车的运动控制和路线规划。其中，计算机视觉技术在自动驾驶中起到了关键作用，通过摄像头获取道路标志、车辆、行人等目标的信息，并将其转换为数字信号，从而实现对汽车周围环境的识别。基于计算机视觉技术的自动驾驶可以通过图像处理和深度学习等算法来实现道路识别、车道保持、障碍物避让等功能，为自动驾驶提供了精准的感知能力。计算机视觉技术的不断发展和创新将进一步推动自动驾驶技术的普及和完善，为未来交通出行带来更高效、安全和便捷的体验。本文将介绍在kaggle平台上实现全景驾驶感知网络的应用。
目录
1.自动驾驶技术概述
2.基于计算机视觉的自动驾驶技术原理
2.1 感知技术
2.2 地图和定位
2.3 路径规划与决策
2.4 实时控制与执行
3.自动驾驶技术的应用场景
4.在kaggle平台上实现全景驾驶感知网络的应用
5.自动驾驶技术的未来发展
1.自动驾驶技术概述
自动驾驶技术是指利用人工智能的计算机视觉技术，使汽车在没有人类干预的情况下实现运动控制和路线规划，从而实现无人驾驶的技术。自动驾驶技术可以提高交通安全、缓解交通拥堵、减少空气污染等问题。
2.基于计算机视觉的自动驾驶技术原理<
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