基于Fast R-CNN网络的雾霾天人车防碰撞研究

由于雾霾天气对车辆视线的干扰，容易导致交通事故的发生。基于Fast R-CNN网络的雾霾天人车防碰撞系统，提出了一种基于深度学习的防碰撞方法。首先，采用深度学习算法对人车进行实时目标检测，以便及时发现前方车辆和障碍物。其次，对检测到的障碍物进行分类和跟踪，以便对其进行有效避让。最后，通过实验验证了提出的方法在雾霾天气下的有效性和可行性。实验结果表明，该方法可以有效提高人车在雾霾天气下的行驶安全性和稳定性，避免碰撞事故的发生。