随着深度学习算法的进一步提升,它在机器视觉和地图导航等应用领域中都获得了更加巨大的成功。针对传
统方式无法解决问题或有效性较差的问题,深度学习能够利用其强大的特征学习能力、了解问题的规律,获得了较为
理想的有效性。并以此为基准,研究本文了面向计算机视觉的自动驾驶中的环境目标和运动轨迹辨识问题,研究了深
度学习技术在自动驾驶应用领域中的发展现状,并建立了SceneNet等深度网络模式进行场景中的环境目标辨识,以及
利用基于视觉特征的场景语义分割构建了自动驾驶的环境特征进行目标的运动轨迹辨识问题,并对环境目标辨识与行
动轨迹预测问题开展了试验,从而证明了所提供的方式的有效性。