深度神经网络的关键技术及其在自动驾驶领域的应用
深度学习技术在智能驾驶中的应用
深度学习技术在智能驾驶中的应用智能驾驶是未来汽车行业的一个重要发展方向。
随着科技的不断进步，深度学习技术作为人工智能的核心技术之一，正逐渐应用于智能驾驶领域。
本文将探讨深度学习技术在智能驾驶中的应用，并分析其对汽车行业发展的影响。
一、深度学习技术概述深度学习是一种人工智能技术，它模仿人脑神经网络的工作原理，通过大量数据的训练和学习，实现对复杂问题的分析和处理。
深度学习技术的主要特点是可以自动提取特征，并以此进行模式识别和决策。
二、深度学习在智能驾驶中的应用1. 图像识别与感知深度学习技术在智能驾驶中的一个重要应用是图像识别与感知。
通过分析摄像头拍摄到的道路图像，深度学习模型可以自动识别车辆、行人、道路标志等，并判断车辆的前方是否有障碍物。
这为智能车辆的安全行驶提供了重要的保障。
2. 自动驾驶决策深度学习技术还可以应用于自动驾驶的决策过程。
通过对道路环境的感知和分析，深度学习模型可以判断何时加速、减速、变道等，并做出相应的决策。
这种自动驾驶决策的能力可以提高驾驶安全性和效率。
3. 路径规划与导航深度学习技术还可以用于智能驾驶的路径规划与导航。
通过对地图数据和实时交通信息的分析，深度学习模型可以预测最佳行驶路径，并根据交通状况实时调整导航方案。
这为驾驶员提供了更加便捷和高效的导航体验。
三、深度学习技术对汽车行业的影响深度学习技术在智能驾驶中的应用对汽车行业发展具有重要的影响。
1. 提升驾驶安全性智能驾驶技术通过深度学习技术的应用，可以提高驾驶的安全性。
深度学习模型可以实时感知道路环境，并做出相应的决策，从而避免或减少交通事故的发生。
2. 提高驾驶效率深度学习技术的应用可以提高驾驶的效率。
通过自动感知道路环境，并做出准确的决策和导航，智能驾驶技术可以减少交通拥堵，提高道路利用率，从而提高驾驶效率。
3. 促进汽车产业转型升级智能驾驶技术基于深度学习技术的应用，将推动汽车产业向智能化、自动化方向转型升级。
基于神经网络的自动驾驶技术研究
基于神经网络的自动驾驶技术研究自动驾驶技术是当今科技领域备受瞩目的研究方向之一。
随着计算机技术的快速发展和深度学习算法的突破，基于神经网络的自动驾驶技术日益成熟。
本文将重点探讨基于神经网络的自动驾驶技术的研究进展和应用前景。
一、神经网络在自动驾驶中的应用神经网络在自动驾驶领域的应用主要体现在以下几个方面：1. 图像处理与识别自动驾驶技术需要借助摄像头等传感器获取道路上的图像信息，并对其进行处理和识别。
神经网络在图像处理与识别方面具有卓越的能力，可以实现车道线检测、车辆识别、行人识别等功能，从而为自动驾驶系统提供重要的视觉支持。
2. 传感器数据融合除了图像传感器，自动驾驶车辆还需要借助其他多种传感器，如激光雷达、超声波传感器等，来获取周围环境的信息。
神经网络可以有效地将不同传感器获取的数据进行融合，提高自动驾驶系统的感知和决策能力。
3. 路径规划与控制神经网络可以通过学习驾驶员的行为和决策模式，实现自动驾驶车辆的路径规划和控制。
通过对大量驾驶数据的学习，神经网络可以预测驾驶员的行为，并根据实时的道路和交通信息做出相应的决策，保证车辆行驶的安全性和高效性。
二、基于神经网络的自动驾驶技术研究进展在神经网络的应用下，自动驾驶技术取得了显著的研究进展。
以下是一些典型的研究成果：1. 端到端的自动驾驶传统的自动驾驶技术通常使用多个模块进行分工，包括感知模块、决策模块等。
而基于神经网络的自动驾驶技术可以实现端到端的驾驶，即通过一个神经网络模型直接将传感器输入映射到车辆的控制指令，避免了复杂的模块设计和中间决策的误差累积。
2. 仿真训练与强化学习由于在真实道路上进行大规模的自动驾驶测试存在较高的成本和安全风险，许多研究者选择使用仿真环境进行自动驾驶的训练和测试。
神经网络结合强化学习等方法可以在仿真环境中通过与虚拟车辆的互动进行训练，从而提高自动驾驶系统的性能和鲁棒性。
三、基于神经网络的自动驾驶技术的挑战与应对尽管基于神经网络的自动驾驶技术在许多方面取得了突破，但仍面临着一些挑战：1. 安全性与可靠性自动驾驶技术的安全性是一个首要的关注点。
基于深度学习的自动化驾驶决策技术研究
基于深度学习的自动化驾驶决策技术研究一、引言自动驾驶技术是近年来热门的研究领域之一，它是指利用计算机在车辆上集成多种传感器和行为机制，实现车辆在不需要人类操作的情况下能够安全地行驶到目的地。
自动驾驶技术涉及到多个领域的知识，如机器学习、计算机视觉、传感器数据处理等。
其中，深度学习技术作为目前最流行的人工智能技术之一，也被广泛应用于自动驾驶领域中，用于车辆行驶的自动化决策。
二、深度学习技术在自动驾驶中的应用深度学习技术是一种基于神经网络的机器学习技术，它具有高度的自适应性和泛化能力，在自动驾驶领域中，主要应用于以下几个方面：1. 交通标志检测交通标志作为重要的道路信息，是车辆行驶中需要识别的对象之一。
深度学习技术可以通过训练神经网络来实现交通标志的识别，从而帮助车辆在道路上更好地识别和理解道路信号。
2. 无人车定位与建图在无人车行驶过程中，定位和建图是非常重要的一步，它可以帮助车辆实现精确定位和路径规划。
深度学习技术可以通过自主生成地图和预测轨迹来实现无人车的定位和建图。
3. 目标检测和跟踪在车辆行驶过程中，需要识别和追踪道路上的车辆、行人、障碍物等多种目标，通过深度学习技术，可以实现目标检测和跟踪，帮助车辆更好地避免路况危险。
三、深度学习技术在自动驾驶中的优势相较于传统的自动驾驶技术，深度学习技术具有以下几个特点：1. 可自我学习深度学习和传统的机器学习技术相比，最大的优势在于可以自我学习。
通过神经网络的训练，可以不断地提高车辆对于道路信息的理解和判断能力，从而提高自动驾驶的安全性和效率。
2. 对数据的处理能力更强深度学习技术能够更好地处理大量的数据，并从数据中提取有用的特征。
在自动驾驶领域中，传感器和摄像头产生的数据量非常大，深度学习技术能够更好地对这些数据进行有效的处理和分析。
3. 可以适应不同的场景自动驾驶领域复杂、多变、不确定的环境需要自动驾驶系统能够适应各种场景，深度学习技术可以在不同场景下训练神经网络，使车辆能够适应不同的道路条件和交通情况。
探索深度学习的关键技术和应用
探索深度学习的关键技术和应用深度学习的崛起已经引起了广泛的关注和兴趣。
作为人工智能领域的一个重要分支，深度学习在许多领域展示了巨大的潜力，如自然语言处理、图像识别和机器翻译等。
那么，深度学习的关键技术是什么？它在实际应用中如何发挥作用呢？本文将探索深度学习的关键技术和应用。
一、深度学习的关键技术1.神经网络结构深度学习的核心是神经网络。
神经网络由多个神经元组成，层层递进，形成层级关系。
深度学习通过增加网络的深度，从而提高了模型的复杂度和学习能力。
常见的神经网络结构包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。
这些网络结构的不同适用于不同的场景和任务。
2.数据预处理在深度学习中，数据预处理是非常重要的一步。
由于深度学习模型对数据的质量和多样性要求较高，因此在输入神经网络之前，需要对数据进行标准化、归一化和去噪等处理。
此外，数据增强也是一种常用的手段，通过对数据进行旋转、翻转和裁剪等操作，增加样本的多样性，提高模型的鲁棒性。
3.目标函数和优化算法在深度学习中，目标函数的选择和优化算法的设计对于模型的训练效果至关重要。
常见的目标函数有交叉熵、均方误差和对比损失等。
而优化算法包括梯度下降法、自适应矩估计算法（Adam）和随机梯度下降法（SGD）等。
这些函数和算法的选择需要结合具体的问题和数据特点进行调优。
二、深度学习的应用1.自然语言处理深度学习在自然语言处理中有着广泛的应用。
通过使用深度学习模型，可以实现词向量表示、命名实体识别、情感分析和机器翻译等任务。
例如，利用循环神经网络和长短期记忆网络可以实现对文本序列的建模和理解，从而提取文本中的信息和语义。
2.图像识别图像识别是深度学习的一个重要应用领域。
利用卷积神经网络可以有效地对图像进行特征提取和分类。
深度学习模型在图像分类、目标检测和图像分割等任务上表现出很好的性能，可以应用于人脸识别、车牌识别和图像搜索等实际场景。
神经网络及深度学习技术在交通运输中的应用
神经网络及深度学习技术在交通运输中的应用随着人口的不断增加和城市化进程的加速推进，交通运输成为现代社会中日益重要的一个问题。
而对于交通运输领域的工作者来说，如何利用先进的技术手段提高交通运输的效率，降低交通事故的发生率，已经成为一项迫切需要解决的挑战。
而神经网络及深度学习技术，作为人工智能的重要分支，已经在交通运输领域中得到了广泛的应用和推广。
1. 视频监控视频监控是交通运输领域中最常用到的一种技术手段。
而神经网络可以利用大量的历史图像数据进行模型的训练，从而实现对于车流量、行人数量、车辆行进速度等指标的自动识别和统计。
这不仅可以节省人力成本，同时也更加准确地获取数据。
2. 自动驾驶自动驾驶技术是当前交通运输领域中最为前沿的一个领域。
而自动驾驶需要依靠多个传感器来实现对于车辆、行人、交通灯等信息的识别和判断，然后再进行相关的决策和控制。
而神经网络可以通过对于大量的图像、视频数据进行训练，从而实现对于目标的自动识别，实现自动驾驶的功能。
3. 路况预测路况预测是交通运输领域中最重要的一个应用。
而神经网络可以通过对于历史数据的学习和分析，来发现不同交通状况之间的联系和规律，从而实现对于路况的预测。
这种技术可以帮助交通运输工作者对于交通状况进行实时监测和预测，提前做好相关的应对措施，减少交通堵塞和事故的发生。
4. 货物物流货物物流是交通运输领域中一个重要的子领域。
而深度学习技术可以通过对于物流系统中的各个环节进行分析和优化，从而提高货物的运输效率和安全性。
同时，深度学习技术还可以在物流管理方面提供更优质的服务，帮助客户实现精准的配送和客户服务。
5. 交通安全交通安全是交通运输领域中最紧迫的一个问题。
而神经网络及深度学习技术可以通过对于交通事故中的各个因素进行分析和预测，从而实现对于交通安全的提升。
例如，神经网络可以通过对于历史交通事故的分析，发现不同道路区段和时间段的交通事故发生率，提醒相关人员注意道路安全。
神经网络技术在自动驾驶中的应用
神经网络技术在自动驾驶中的应用自动驾驶汽车是未来交通运输行业的发展方向，这需要采用先进的技术来实现。
神经网络技术具有良好的应用前景，它可以实现车辆的自动控制，在实时处理大量数据的同时，也可以对数据进行学习、优化，提高驾驶适应能力和安全性。
接下来，本文将围绕着神经网络技术在自动驾驶中的应用做一些探讨。
一、神经网络技术在自动驾驶中的应用神经网络是一种模拟人类神经系统的数学模型，它可以对复杂的数据进行处理和分析。
在自动驾驶领域中，神经网络技术可以用于处理传感器数据，反馈给车辆的控制系统，从而实现车辆的自主控制。
具体而言，神经网络技术可以应用于以下几个方面：1. 操作控制神经网络技术可以根据传感器采集的数据进行实时的车辆控制，这包括急转弯、换道、起停等操作。
通过对大量数据的学习和分析，神经网络可以对复杂的操作进行精准处理，并从中汲取经验，逐步改善自己的性能。
2. 交通规则在自动驾驶中，车辆必须要遵守交通规则，包括红绿灯、速度限制、交通标志等。
神经网络可以通过对各种交通规则的识别和分类，使车辆在一定程度上具备自主遵守交通规则的能力。
3. 中央控制系统神经网络技术可以在车辆的中央控制系统中发挥重要的作用。
它可以实现车辆的故障诊断、自我修复和优化，从而保证车辆的高效、稳定和安全运行。
二、神经网络技术的优势与传统的控制技术相比，神经网络技术有以下几个方面的优势：1. 自适应性当前的车辆控制技术需要事先安装好各种传感器来获取车辆周围的信息，但是神经网络技术可以通过对传感器采集的数据进行学习和分析，快速适应各种条件下的控制需求，实现自适应的控制。
2. 鲁棒性神经网络技术可以处理复杂的数据，同时对干扰和噪音有很强的容忍性，具有较强的鲁棒性。
这意味着即使在车辆运行过程中出现了一些异常情况，也不会对控制系统造成严重的影响。
3. 学习能力神经网络技术可以通过对大量数据的学习和分析，不断提高自己的性能，从而实现更精准、更准确的控制。
基于深度神经网络的驾驶行为识别研究
基于深度神经网络的驾驶行为识别研究随着科技的快速发展，深度学习技术得以逐步普及和应用到诸多领域中，其中非常重要的一个领域就是自动驾驶技术，而驾驶行为识别作为其中的关键技术之一，其应用不仅有助于提高自动驾驶的安全性和可靠性，而且还有助于提高人类驾驶者的驾驶技能和安全意识。
本文旨在探讨基于深度神经网络的驾驶行为识别研究，介绍其相关技术和应用，并分析其存在的问题和未来的发展方向。
一、深度神经网络简介深度神经网络，也称作深度学习，是一种基于神经网络的机器学习技术，其由多个隐藏层组成，可以自动地提取和学习数据的复杂特征，并用于分类、回归等领域。
在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域中已经得到广泛应用，并呈现出极强的表现性能。
其中，在驾驶行为识别领域的应用也逐渐得到拓展和普及，被广泛运用于自动驾驶技术、智能设备等领域。
二、基于深度神经网络的驾驶行为识别技术基于深度神经网络的驾驶行为识别技术，主要通过分析驾驶员的行为特征，来判断其当前的驾驶状态和行为意图。
这种技术可以通过对驾驶员的生理数据、车辆数据等多种类型数据的采集和处理，来识别和分析驾驶员的驾驶行为，从而实现对驾驶员状态的自动检测和分析。
该技术在驾驶员监控、安全驾驶等多个领域上具有广泛的应用前景。
1.驾驶行为特征提取驾驶行为特征提取是基于深度神经网络的驾驶行为识别技术的关键环节之一。
该技术通过对驾驶员的行为数据进行分析、特征提取和特征下采样等操作，来实现对驾驶员行为特征的高效提取和学习。
其中，驾驶员的生理数据和车辆传感器数据是提取驾驶行为特征的重要数据源。
通过对这些数据源的数据进行处理和分析，就可以提取出驾驶员的驾驶行为特征，包括车速、方向盘转角、行驶路径等。
2.驾驶行为分类基于深度神经网络的驾驶行为识别技术，主要通过对驾驶员行为的分类和判断，来确定当前的驾驶状态和行为意图。
该技术可以通过多种分类算法的组合和优化，来实现对驾驶员驾驶行为的高效分类和识别。
卷积神经网络在自动驾驶中的应用技术解析
卷积神经网络在自动驾驶中的应用技术解析自动驾驶技术正在以惊人的速度发展，而其中卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的应用正成为自动驾驶的关键技术之一。
本文将对卷积神经网络在自动驾驶中的应用技术进行解析。
一、卷积神经网络简介卷积神经网络是一种深度学习模型，其灵感来源于生物学中视觉皮层对视觉信息的处理方式。
它通过多层神经元的连接和权重调整，实现对输入数据的特征提取和分类。
卷积神经网络的特点是具有局部感知能力和参数共享机制，这使得它在图像、语音等领域的应用非常出色。
二、卷积神经网络在自动驾驶中的应用1. 视觉感知自动驾驶需要实时感知路况和周围环境，而卷积神经网络在图像处理方面具有卓越的能力。
它可以对车辆前方的摄像头图像进行处理，提取出道路、交通标志、行人等重要信息，从而实现对路况的感知和分析。
2. 目标检测与跟踪卷积神经网络可以通过目标检测算法，对图像中的车辆、行人、交通标志等目标进行识别和定位。
同时，它还能够通过跟踪算法，实时追踪目标的位置和运动轨迹，为自动驾驶系统提供准确的目标信息。
3. 行为决策卷积神经网络可以通过对车辆周围环境的感知和分析，预测其他车辆和行人的行为。
基于这些预测结果，自动驾驶系统可以做出相应的决策，例如加速、减速、变道等，从而确保驾驶安全和效率。
4. 路径规划卷积神经网络可以通过对地图数据的处理和分析，为自动驾驶系统提供最优的路径规划。
它可以根据路况、交通流量等因素，选择最合适的行驶路径，并通过实时更新，实现动态的路径规划。
三、卷积神经网络的优势和挑战卷积神经网络在自动驾驶中的应用具有以下优势：1. 高效的特征提取能力：卷积神经网络可以自动学习和提取图像中的特征，无需手工设计特征提取算法，大大提高了自动驾驶系统的效率和准确性。
2. 强大的泛化能力：卷积神经网络可以通过大量的训练数据，学习到丰富的特征表示，从而具有较强的泛化能力。
这使得它在不同场景和复杂环境下的自动驾驶中都能取得良好的效果。
基于神经网络的自动驾驶技术研究
基于神经网络的自动驾驶技术研究自动驾驶技术是当今科技领域的热门话题之一，在实现交通智能化和提高驾驶安全性方面具有巨大的潜力。
其中，基于神经网络的自动驾驶技术被认为是最有前景的发展方向之一。
本文将对基于神经网络的自动驾驶技术进行深入研究，探讨其原理、应用及潜在优势。
一、基于神经网络的自动驾驶技术原理基于神经网络的自动驾驶技术的原理是通过利用深度学习方法，使计算机模型能够从大量的数据中学习到道路行驶的规则和模式。
该技术通过处理图像、传感器数据和地图信息，实现车辆的自主导航和决策。
首先，神经网络模型作为该技术的核心组成部分，使用多层次的神经元结构来模拟人脑神经系统的工作原理。
该模型接收车辆传感器收集的数据，例如摄像头捕捉到的图像、雷达、激光和其他传感器收集到的距离和速度等数据。
其次，通过大量的数据训练，神经网络学习到了道路交通模式的特征。
这意味着神经网络通过层层过滤和学习，可以辨别各种交通标志、车辆和行人，并预测未来的道路情况。
最后，神经网络通过对接收到的数据的处理和分析，生成决策结果，即通过产生车辆的加速、减速、转向等控制信号，实现车辆的自主驾驶。
二、基于神经网络的自动驾驶技术应用基于神经网络的自动驾驶技术可以应用于多个领域，包括个人乘车、公共交通、物流和农业等。
以下是该技术在不同领域的应用示例：1. 个人乘车：基于神经网络的自动驾驶技术可以帮助个人车主实现自动驾驶功能，提供安全、便捷的驾驶体验。
该技术可通过预测道路状况和交通情况，避免事故和交通拥堵，并自动寻找最佳的行驶路径。
2. 公共交通：在公共交通领域，基于神经网络的自动驾驶技术可以用于开发自动驾驶公共汽车系统。
这些系统可提供高效的城市运输服务，减少运营成本和碳排放，并改善交通拥堵问题。
3. 物流：神经网络的自动驾驶技术还可应用于货车和无人机等物流运输领域。
自动驾驶货车可以提高货物的运输效率和安全性，同时降低运营成本。
无人机配备自动驾驶系统可以用于快速和准确地进行配送和物流操作。
《深度学习在自动驾驶中的应用》的文献综述
《深度学习在自动驾驶中的应用》的文献综述摘要：随着人工智能技术的飞速发展，深度学习已成为推动自动驾驶技术革新的关键力量，在未来自动驾驶依托深度学习会有更快的发展。
本文综述了深度学习在自动驾驶领域中的最新应用，并探讨了其未来的发展趋势。
本文展望了深度学习在自动驾驶领域中的未来发展趋势。
随着计算能力的提升和算法的优化，深度学习将在自动驾驶系统中发挥更加重要的作用。
同时，随着5G、物联网等技术的普及与应用，自动驾驶系统将实现更加高效的信息共享与协同工作，从而推动智能交通系统的全面发展。
关键词：深度学习；自动驾驶；感知；决策；控制；智能交通系统一、引言随着科技的飞速发展，自动驾驶技术是当今科技领域一个备受瞩目的研究和发展方向，它代表了现代交通系统未来的发展潜力。
深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，在自动驾驶中扮演着关键角色。
近年来，深度学习技术的崛起为自动驾驶领域带来了革命性的变革。
深度学习以其强大的特征提取能力和模型泛化能力，为自动驾驶系统的感知、决策与控制等核心模块提供了全新的解决方案。
在自动驾驶的感知模块中，深度学习技术通过构建深度神经网络模型，能够实现对车辆周围环境的高精度感知与理解。
无论是复杂的道路场景、多样的交通参与者，还是多变的天气条件，深度学习都能以出色的性能完成识别与分类任务，为自动驾驶系统提供准确的环境信息。
在决策模块中，深度学习通过强化学习等方法，使自动驾驶系统能够自主规划行驶路径并做出合理决策。
这些决策不仅基于当前的环境信息，还考虑了未来的路况变化、交通流量等多种因素，从而确保车辆行驶的安全与高效。
此外，深度学习在自动驾驶的控制模块中也发挥着重要作用。
通过优化控制算法，深度学习能够实现对车辆行为的精准控制，包括车速、转向、制动等。
这种精准控制不仅提高了行车稳定性，还降低了事故发生的概率。
尽管深度学习在自动驾驶领域展现出了巨大的潜力，但也面临着诸多挑战。
数据标注成本高、计算资源消耗大、安全性保障难等问题都亟待解决。
神经网络在智能交通中的应用
神经网络在智能交通中的应用神经网络（Neural Network）是一种高效的人工智能技术，已被广泛应用于智能交通领域。
神经网络模拟人类大脑的工作方式，可以通过不断的训练来识别和分析数据，并根据数据进行决策。
本文将从神经网络在交通流预测、智能驾驶和交通信号控制三个方面探讨神经网络在智能交通中的应用。
一、交通流预测交通流预测是指预测某一区域内的车辆行驶情况，包括车辆的数量、速度和密度等信息。
神经网络可以通过历史数据来预测未来的交通流情况，从而为城市交通管理和规划提供科学的依据。
神经网络在交通流预测中的应用可以分为两种方式：前向预测和回归预测。
前向预测是基于当前时间之前的数据来预测未来的交通流；回归预测则是通过回归分析历史数据来预测未来的交通流。
前向预测适合于短期的预测，而回归预测则适用于长期的预测。
二、智能驾驶智能驾驶是指车辆自主感知、分析、决策并执行驾驶任务的能力。
神经网络可以通过模拟人脑的工作方式，对数据进行分析和判断。
这种技术已经被应用于自动驾驶汽车和卡车等汽车领域，同时还被应用于空中交通管制领域。
神经网络在自动驾驶汽车中的应用主要分为以下几个方面：感知、决策和控制。
感知是指汽车通过传感器收集车辆周围的信息，包括路面状况、障碍物和人行道等；决策则是根据感知到的信息对行驶的路线、速度和行动进行决策；控制则是根据决策结果来执行具体的驾驶任务。
在这些过程中，神经网络可以通过训练来提高车辆的识别能力和判断准确性，从而提高车辆的智能化。
三、交通信号控制交通信号控制是指通过控制路口交通信号灯的亮灭来指示交通流向。
神经网络可以通过对车辆和行人的监测来预测交通流，并根据交通流预测的结果来控制信号灯的亮灭，从而优化交通拥堵状况，提高交通效率。
神经网络在交通信号控制中的应用可以分为两个方面：统一控制和局部控制。
统一控制是指根据整个城市的交通流情况进行信号控制，对各路口的信号灯进行协调和整合；局部控制则是根据单个路口的交通流情况来进行信号灯的控制，优化路口的通行效率。
基于神经网络的自动驾驶系统设计与优化
基于神经网络的自动驾驶系统设计与优化自动驾驶技术是近年来备受瞩目的领域之一。
随着神经网络在机器学习中的广泛应用，基于神经网络的自动驾驶系统逐渐成为研究和开发的热点。
本文将探讨基于神经网络的自动驾驶系统的设计与优化方法。
自动驾驶系统的设计首先需要构建一种能够感知和理解环境的感知模块。
这一模块可以利用卷积神经网络（CNN）来处理图像输入，并从中提取特征。
通过训练样本，神经网络可以学习到图像中的道路、车辆、行人等元素，并进行目标检测、语义分割等任务，为后续决策模块提供准确的环境信息。
接下来，决策模块需要根据感知模块提供的环境信息，作出相应的驾驶决策。
这一模块可以采用循环神经网络（RNN）或者长短期记忆网络（LSTM）来处理序列化数据，例如车辆的运动轨迹、前方障碍物的状态等。
通过训练样本，神经网络可以学习到在不同环境下的最佳驾驶决策。
决策模块还需要考虑交通规则、道路标志等因素，确保系统的安全性和合规性。
在实际应用中，自动驾驶系统还需要实现车辆的控制和规划。
控制模块可以利用深度强化学习算法，通过与环境的交互来优化驾驶行为。
通过训练样本，神经网络可以学习到与环境交互中的奖励机制，以及如何根据奖励信号调整车辆的加速度、方向等参数。
规划模块则根据感知模块和决策模块提供的信息，生成车辆的路径规划。
神经网络可以通过训练样本，学习到不同环境下的最优路径规划策略。
在设计和优化基于神经网络的自动驾驶系统时，有几个关键的考虑因素。
首先，需要选择适用于自动驾驶的神经网络结构。
例如，卷积神经网络适用于感知模块中的图像处理任务，循环神经网络适用于决策模块中的序列化数据处理任务。
其次，需要设计合适的训练集，并采用有效的训练方法进行网络参数的学习。
可以利用现有的自动驾驶数据集，如KITTI、Apollo等，也可以通过模拟器和虚拟环境生成训练样本。
此外，还需要注意网络的泛化能力和鲁棒性，确保在不同环境和场景下都能保持较好的性能。
此外，为了进一步优化基于神经网络的自动驾驶系统，可以考虑以下几个方面。
dnn的应用场景
dnn的应用场景DNN（深度神经网络）在当今科技飞速发展的时代背景下，已经成为人工智能、自动驾驶等众多领域关注的热门技术。
本文将探讨DNN 的应用场景，并对其未来发展进行展望。
一、DNN的基本原理和应用场景DNN是一种基于神经网络的机器学习算法，主要应用于解决复杂的问题。
它通过学习输入数据的特征，并将这些特征映射到输出结果上，实现对数据的理解和预测。
DNN具有很强的表征能力，能够捕捉数据中的复杂关系，从而使得DNN在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域具有很好的性能。
1.图像识别DNN在图像识别领域有着广泛的应用。
通过对图像进行卷积、池化等操作，可以提取出图像的特征。
这些特征可以用于识别物体、分割图像等任务。
例如，GoogleNet是一个基于ResNet的图像分类模型，通过学习大量的图像数据，可以准确地区分不同种类的物体。
2.自动驾驶DNN在自动驾驶领域也具有重要的应用。
通过对驾驶场景进行建模，可以学习到驾驶员的行为特征，并对路况、车辆、行人等数据进行分类和判断。
例如，特斯拉利用DNN来识别和检测碰撞的，当系统发现潜在风险时，可以立刻采取措施来避免事故的发生。
3.语音识别DNN在语音识别领域同样表现出强大的性能。
通过对大量语音数据的学习，可以提取出语音的特征，从而实现对语音信号的识别和转录。
例如，苹果公司的Siri和亚马逊的Alexa都采用了DNN进行语音识别和交互。
4.自然语言处理DNN在自然语言处理领域也有广泛的应用。
通过对大量文本数据的训练，可以学习到复杂的语义和语法规则，从而实现对自然语言文本的解析和理解。
例如，谷歌翻译利用DNN来对中文和英文文本进行翻译，大大提高了翻译的准确性和效率。
二、DNN的未来发展尽管DNN在许多领域取得了显著的成果，但仍然存在着许多挑战性的问题。
例如，如何处理多模态数据、如何提高模型的泛化能力等。
针对这些问题，未来DNN的发展将主要体现在以下几个方面：1.多模态数据未来的DNN将更加关注处理多模态（multi-modal）数据。
基于深度学习的自动驾驶系统设计与优化
基于深度学习的自动驾驶系统设计与优化自动驾驶技术是近年来快速发展的领域之一，其中深度学习是实现自动驾驶系统的重要技术之一。
本文将就基于深度学习的自动驾驶系统的设计与优化进行探讨。
1. 深度学习在自动驾驶系统中的应用深度学习是一种通过模拟人脑神经网络，使用大规模数据进行训练以达到智能化的系统设计方法。
在自动驾驶系统中，深度学习被广泛应用于感知和决策模块。
感知模块主要通过视觉和雷达传感器获取环境信息，深度学习技术可以帮助自动驾驶车辆进行目标检测、车道检测和障碍物识别等任务。
决策模块主要通过对环境信息的分析和规划，决定车辆的行驶策略。
深度学习可以帮助车辆进行路径规划、交通信号灯识别和行为预测等任务。
2. 自动驾驶系统的设计流程自动驾驶系统的设计可以分为四个主要步骤：感知、决策、控制和集成。
感知模块通过传感器获取车辆周围的环境信息，包括道路状况、障碍物和行人等。
决策模块根据感知模块提供的信息，选择合适的行驶策略。
控制模块根据决策模块的输出，控制车辆的加速、转向和制动等行为。
集成模块将感知、决策和控制模块进行整合，形成完整的自动驾驶系统。
3. 自动驾驶系统的优化方法为了提高自动驾驶系统的性能和安全性，需要进行系统的优化。
以下是几种常见的自动驾驶系统优化方法：（1）数据集的清洗和标注：深度学习的性能很大程度上取决于训练数据的质量。
在进行深度学习训练之前，需要对采集的数据进行清洗和标注，剔除低质量数据，并为每个数据样本添加正确的标签。
（2）模型的优化：深度学习模型的选择和优化对于自动驾驶系统至关重要。
可以通过增加模型的层数、提高模型的复杂度或使用更多的隐藏层节点来提高模型的性能。
此外，还可以使用迁移学习和模型融合等技术来提高模型的性能。
（3）硬件的优化：自动驾驶系统对计算和存储资源的需求较高，因此需要使用高性能的硬件设备来支持系统的运行。
例如，使用GPU或TPU等加速器可以提高深度学习模型的训练和推理速度。
（4）实时性的优化：自动驾驶系统需要实时响应环境的变化，因此需要进行实时性的优化。
神经网络技术在人工智能领域的应用
神经网络技术在人工智能领域的应用随着科技的飞速发展和计算机算力的不断提升，人工智能正变得越来越普及和深入人们的生活。
其中，神经网络技术作为人工智能的核心之一，正发挥着重要的作用。
本文将探讨神经网络技术在人工智能领域的应用，并剖析其在图像识别、自然语言处理、智能驾驶等方面的应用案例。
一、神经网络技术概述神经网络技术是一种模仿生物神经网络的计算模型，通过构建多层神经元之间的连接关系，实现对信息的处理和理解。
其基本单位是神经元，神经元通过输入层接受外部信息，经过多层隐含层的加工与传递，最终通过输出层输出结果。
神经网络技术的核心是学习算法，通过大量数据的训练和反向传播，不断优化网络权重，从而实现对复杂模式的识别和判断。
二、神经网络技术在图像识别中的应用神经网络技术在图像识别领域表现出色。
以人脸识别为例，神经网络技术可以通过对大量人脸图像的训练，学习到不同人脸特征的表示和识别规律。
通过神经网络技术，计算机可以通过分析图像中的眼睛、鼻子、嘴巴等特征点的位置和关系，进行人脸识别。
此外，神经网络技术还可以应用于物体识别、图像分割等领域，为计算机实现更精准和高效的图像处理提供强大的支持。
三、神经网络技术在自然语言处理中的应用自然语言处理是人工智能领域的重要分支，神经网络技术在其中扮演着重要角色。
神经网络技术可以通过对大量文本数据的学习，实现对自然语言的理解和处理。
例如，利用长短期记忆网络（LSTM），可以实现对文本中的语义和语法信息的理解和提取。
通过神经网络技术，计算机能够实现自动文本摘要、情感分析、机器翻译等功能，极大地提高了人工智能在自然语言处理领域的应用效果。
四、神经网络技术在智能驾驶中的应用智能驾驶是人工智能领域的重要应用方向，神经网络技术在其中起到了关键作用。
神经网络技术可以通过对驾驶行为的数据进行学习，实现对交通信号、行人、车辆等的感知和判断。
由此，计算机可以实现自动驾驶、智能泊车等功能。
通过不断优化神经网络模型，可以大大提高智能驾驶系统的准确性和安全性，为人们提供更加便捷和安全的出行方式。
基于深度学习的自动驾驶系统设计与实现
基于深度学习的自动驾驶系统设计与实现自动驾驶技术是人工智能领域的一个热门研究方向，近年来取得了长足的进展。
基于深度学习的自动驾驶系统是其中重要的一种实现方式。
本文将探讨这一自动驾驶系统的设计与实现过程，并介绍其优势和应用前景。
一、深度学习的基本原理深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和学习机制的机器学习方法。
它通过多层次的神经网络模型，可以对输入数据进行高度抽象的特征提取和表示学习。
在自动驾驶系统中，深度学习可以用于图像识别、目标检测、行为预测和路径规划等关键任务。
二、自动驾驶系统的传感器自动驾驶系统需要大量的传感器来感知车辆周围的环境信息。
其中，摄像头和激光雷达是最常用的传感器。
摄像头可以获取道路图像和目标物体信息，激光雷达则可以获取高精度的三维点云数据。
深度学习算法可以利用这些传感器数据进行图像识别和目标检测。
三、图像识别和目标检测在自动驾驶系统中，图像识别和目标检测是最基本的任务。
基于深度学习的目标检测算法可以在道路图像中准确地检测和定位车辆、行人、交通标志等关键目标物体。
通过大量的样本数据和深度卷积神经网络模型的训练，可以实现高精度的目标检测。
四、行为预测和路径规划除了感知环境中的目标物体，自动驾驶系统还需要准确预测这些物体的行为，以便做出相应的决策。
深度学习算法可以通过历史数据和环境信息，学习得到不同目标物体的行为模式，并进行准确的行为预测。
根据行为预测结果，系统可以进一步进行路径规划和决策。
五、自动驾驶系统的挑战与解决方案基于深度学习的自动驾驶系统还面临一些挑战。
首先是数据量庞大和标注困难的问题。
深度学习算法需要大量的标注数据进行训练，而车辆周围环境的数据量庞大且标注困难。
解决这一问题的方法是利用迁移学习和半监督学习等技术，借助已有的数据和模型进行训练。
其次是实时性和可靠性要求。
自动驾驶系统在实际应用中需要快速准确地做出决策，并且具备高度的可靠性。
解决这一问题的方法是通过算法优化和硬件加速等手段，提高系统的运行效率。
教你如何使用深度学习技术进行自动驾驶
教你如何使用深度学习技术进行自动驾驶自动驾驶是近年来备受关注的技术领域，而深度学习作为人工智能领域的一项重要技术手段，已经被广泛应用于自动驾驶系统中。
本文将介绍如何使用深度学习技术进行自动驾驶，并对其存在的挑战和发展前景进行探讨。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习算法，通过模拟人脑的神经元网络，实现对大规模数据的学习和认知能力。
在自动驾驶领域，深度学习技术可以利用传感器获取的数据，如图像和雷达数据，进行感知、决策和控制，从而实现车辆的自主驾驶。
首先，深度学习可以用于自动驾驶系统的感知任务。
通过深度学习算法对传感器获取的图像数据进行处理和分析，可以实现道路和交通标志的识别、车辆和行人的检测等功能。
深度学习的卷积神经网络（CNN）在图像处理领域已经取得了很大的成功，可以为自动驾驶系统提供高效准确的目标检测和识别能力。
其次，深度学习还可以用于自动驾驶系统的决策和规划任务。
通过对感知数据的分析和理解，深度学习可以帮助车辆做出合理的驾驶决策。
例如，通过学习驾驶场景的特征和规律，深度学习算法可以预测其他车辆和行人的行为，从而做出相应的驾驶动作，如车道保持、刹车和加速等。
最后，深度学习还可以用于自动驾驶系统的控制任务。
通过学习车辆的动力学模型和环境的状态，深度学习算法可以推测合适的车辆控制命令，如方向盘转角、油门和刹车等，从而实现对车辆的自主控制。
深度强化学习是一种结合了深度学习和强化学习的方法，可以在自动驾驶系统中实现端到端的学习和控制。
然而，使用深度学习进行自动驾驶也面临着一些挑战。
首先，深度学习算法需要大量的标注数据进行训练，但是在自动驾驶场景中，获取标注数据是非常困难和费时的。
其次，深度学习算法在某些极端情况下，如恶劣天气和复杂交通状况下，可能出现较差的性能表现，这对自动驾驶的安全性提出了挑战。
此外，深度学习算法的计算开销较大，需要高性能的硬件设备来进行实时处理，这也增加了自动驾驶系统的成本和复杂度。
深度学习与自动驾驶
自动驾驶技术的迅猛发展正推动着整个交通行业的革新与变革。
而深度学习，作为实现自动驾驶的关键技术之一，正日益引起人们的广泛关注。
深度学习是一种机器学习的子领域，它致力于模仿人脑神经网络的工作方式，通过多层次的神经网络模型来解决复杂的问题。
对于自动驾驶来说，深度学习的核心在于让计算机从大量的数据中进行学习，然后通过对这些数据进行分析和处理，实现智能的自主决策。
首先，深度学习可以提升自动驾驶的感知能力。
通过对大量的图像和传感器数据进行训练，深度学习模型可以学习到各种交通场景下的特征和规律。
例如，通过对不同道路情况下的图像数据进行训练，模型可以区分道路、交通标志、车辆和行人等各种元素，并进行精确的识别和分类。
这样，自动驾驶系统就能更好地感知周围环境，提高道路行驶的安全性。
其次，深度学习还可以提高自动驾驶的决策能力。
利用大量的驾驶数据进行训练，深度学习模型可以学习到各种驾驶行为的规律和优化策略。
例如，模型可以学习到在不同交通场景下的合理车速和跟车距离，以及如何进行变道和超车等驾驶操作。
这样，自动驾驶系统就能够根据实际情况做出更加准确和智能的驾驶决策，提高行驶的效率和舒适性。
此外，深度学习还可以提升自动驾驶的规划和控制能力。
利用深度学习模型进行路径规划和车辆控制，可以让自动驾驶系统更好地应对复杂和变化多端的交通环境。
例如，通过对不同路段和道路状况进行学习，模型可以选择最佳的行驶路径和变道策略，并根据实时数据进行调整和优化。
这样，自动驾驶系统就能够快速和准确地适应不同的交通情况，提高行驶的灵活性和适应性。
然而，深度学习与自动驾驶技术之间还存在一些挑战和问题。
首先，深度学习模型的训练需要大量的数据和计算资源，而这些数据和资源的获取成本很高。
其次，深度学习模型在处理复杂和多样化的交通场景时可能出现预测错误或决策失误的情况，导致安全性和可靠性的问题。
因此，如何提高深度学习算法的鲁棒性和可靠性，是目前亟待解决的关键问题。
RNN在自动驾驶中的应用研究
RNN在自动驾驶中的应用研究近年来，随着自动驾驶技术的飞速发展，人工智能技术在自动驾驶领域中的重要性愈发凸显。
其中，基于循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的自动驾驶技术应用愈加广泛，被众多技术公司和汽车厂商所采用。
一、RNN概述RNN是一种能够处理序列数据的机器学习算法，它可以使用前面的输入数据来预测后面的输出数据。
RNN最显著的特点是具有“记忆力”，即可以保留之前处理的信息，并将其随后应用于后续的处理中。
二、RNN在自动驾驶中的应用1. 路径规划与预测在自动驾驶中，RNN可以用于路径规划和预测车辆行驶路线。
通过对车辆周围环境和交通流量等数据的收集和分析，使用RNN可以生成适合当前路况的最优行驶路径。
而在车辆行驶过程中，RNN也可以通过不断地接收输入，从而实现对行驶路线的实时预测与优化。
2. 交通信号灯控制RNN在自动驾驶领域的另一个应用是交通信号灯控制。
交通信号灯控制在城市交通管理中发挥着非常重要的作用，而RNN可以通过对交通数据的学习和分析，对信号控制进行实时优化，提高道路通行效率和减少交通拥堵。
3. 驾驶行为识别RNN还可以用于识别驾驶行为。
通过收集大量的驾驶数据进行训练，RNN可以识别司机的行为特征，进而进行危险驾驶行为的提醒和预测。
这项技术可以帮助司机更好地了解自己的驾驶习惯，并且减少事故风险。
三、RNN应用的挑战和未来发展虽然RNN在自动驾驶领域的应用非常广泛，但是它也面临着一些挑战。
例如，RNN需要进行大量的训练，才能产生准确的预测和结果，而这需要消耗大量的计算资源和时间。
此外，RNN在处理非线性问题时，可能会出现梯度消失（Gradient Vanishing）的问题，导致性能下降。
不过，随着技术的进步和发展，RNN在自动驾驶领域的应用前景依旧广阔。
未来，我们可以期待RNN在提高道路安全、缩短路程时间和提高出行效率方面发挥更加重要的作用。
同时，我们也需要不断加大对RNN技术的研究和创新，推动其在自动驾驶领域的进一步发展和应用。
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CN 11-5904/U J Automotive Safety and Energy, Vol. 10 No. 2, 2019119—145深度神经网络的关键技术及其在自动驾驶领域的应用李升波1，关 阳1，侯 廉1，高洪波1，段京良2，梁 爽3，汪 玉3，成 波1，李克强1，任 伟4，李 骏1（1. 清华大学车辆与运载学院，北京100084，中国；2. 加州大学伯克利分校机械系，加州 94720，美国；3. 清华大学电子工程系，北京100084，中国；4. 加州大学河滨分校电子计算机系，加州92521，美国）摘 要： 智能化是汽车的三大变革技术之一，深度学习具有拟合能力优、表征能力强和适用范围广的特点，是进一步提升汽车智能性的重要途径。
该文系统性总结了用于自动驾驶汽车的深度神经网络（DNN）技术，包括发展历史、主流算法以及感知、决策与控制技术应用。
回顾了神经网络的历史及现状，总结DNN的“神经元－层－网络”3级结构，重点介绍卷积网络和循环网络的特点以及代表性模型；阐述了以反向传播（BP）为核心的深度网络训练算法，列举用于深度学习的常用数据集与开源框架，概括了网络计算平台和模型优化设计技术；讨论DNN在自动驾驶汽车的环境感知、自主决策和运动控制3大方向的应用现状及其优缺点，具体包括物体检测和语义分割、分层式和端到端决策、汽车纵横向运动控制等；针对用于自动驾驶汽车的DNN技术，指明了不同问题的适用方法以及关键问题的未来发展方向。
关键词： 智能汽车；自动驾驶；深度神经网络(DNN)；深度学习；环境感知；自主决策；运动控制中图分类号： TP 18；U 463.6 文献标志码： A DOI: 10.3969/j.issn.1674-8484.2019.02.001Key technique of deep neural network and its applications inautonomous drivingLI Shengbo1, GUAN Yang1, HOU Lian1, GAO Hongbo1, DUAN Jingliang2, LIANG Shuang3,WANG Yu3, CHENG Bo1, LI Keqiang1, REN Wei4, LI Jun1（1. School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University, Beijing 100084, China; 2. Mechanical Engineering,University of California Berkeley, Berkeley, CA 94720, USA; 3. Electronic Engineering, Tsinghua University,Beijing 100084, China; 4. Electrical and Computer Engineering, University of California Riverside, Riverside,CA 92521, USA）Abstract: Autonomous driving is one of the three major innovations in automotive industry. Deep learningis a crucial method to improve automotive intelligence due to its outstanding abilities of data fitting, featurerepresentation and model generalization. This paper reviewed the technologies of deep neural network (DNN)收稿日期 / Received ： 2019-01-19。
基金项目 / Supported by ： “十三五”国家重点研发计划（2016YFB0100906）；国家自然科学基金面上项目（51575293）；国家自然科学基金优秀青年科学基金项目（U1664263）；国家自然科学基金重点项目(51622504）；北京市自然科学基金杰出青年科学基金项目（JQ18010）；汽车安全与节能国家重点实验室开放基金课题（KF1828）。
第一作者 / First author ： 李升波(1982—），男（汉），山东，副教授。
E-mail: lishbo@。
for autonomous vehicles, which covered its history, main algorithms and key technical application. The historical timeline of DNN, its “Unit-Layer-Network” architecture, and two types of representative models were introduced. The training algorithms centered on back propagation (BP), labelled datasets and free-source frameworks for deep learning were summarized, followed by the introduction to computing platforms and model optimization technologies. Finally, the applications of DNN in autonomous vehicles were discussed, including object detection and semantic segmentation, hierarchical and end-to-end decision-making, longitudinal and lateral motion control. The applicable methods and future works for different key problems of DNN in autonomous vehicles were pointed out.Key words: i ntelligent vehicles; autonomous driving; deep neural network(DNN); deep learning; environmentalperception; decision making; motion control然后系统概述其在自动驾驶领域中的应用。
本文对深度神经网络技术进行了总结，包括发展历史、关键算法和在自动驾驶领域的主要技术应用。
首先介绍了神经网络的发展历史及现状，阐述了DNN 层级结构以及主要模型；然后介绍DNN 的训练算法， 列举了公开数据集和开源框架；继而介绍了计算平台和模型优化技术，概述了DNN 在自动驾驶汽车感知、决策及控制领域的应用；最后，对基于神经网络的自动驾驶技术进行展望。
1 神经网络历史与现状神经网络（NN ）的研究最早可追溯到20世纪40年代， 迄今为止，共经历了3次发展浪潮。
20世纪60年代，初步提出类似人脑神经元的连接结构；至20世纪80年代由联结主义思想引导进入以浅层网络为主的研究； 2006年之后，以深度学习之名再度兴起。
1.1 20世纪60年代神经网络（NN ）研究始于神经元活动特性的探索。
早在1943年，McCulloch 和Pitts 提出了第1个类神经元的运算模型，即“M–P 模型”，通过多个输入的线性组合输出0或1，但需要人为设置所需的权重和阈值[1]。
1956年Rosenblatt 提出了感知机，这是第1个根据数据样本自动学习权重的NN 模型[2]。
感知机由输入层和输出层的两层神经元组成，没有隐藏层，实现逻辑与、或、非运算。
之后Widrow 和Hoff 等设计了带自适应线性元件的网络模型，具备输出连续模拟量的能力[3]。
1969年Minsky 和Papert 发现感知机不能执行异或运算，这导致NN 研究经历了近10年的沉寂[4]。
1.2 20世纪80年代第2次NN 研究浪潮伴随联结主义思想而出现，核心是智能行为可由大规模的神经元单元组合进行模智能化是汽车的三大变革技术之一，具有提升道路交通安全、减少燃油消耗、提高道路通畅性的巨大潜力，将彻底改变人类的出行方式与社会结构。
按照智能水平的高低，美国国家公路交通安全管理(National Highway Traf fic Safety Administration ，NHTSA ）将智能汽车分为5级，从第1级到第5级智能水平依次递增。
最高级别的智能汽车要求具备所有驾驶场景的人类驾驶能力，这对环境感知、自主决策和运动控制提出了极大的挑战：1）环境感知方面，以摄像头、雷达等为主的传感器系统难以达到完美感知，准确性和可靠性均有待进一步提升；难以适应恶劣天气、混杂交通、陌生环境等特殊场景。
2）自主决策方面，尤其是面向城市道路工况的智能性不足。
这不仅是因为交通参与者的动态度高、行为随机性强，而且是对象之间存在强烈的交互耦合，道路结构及交通规则硬性约束的结果。
3）运动控制方面，车辆纵横向动力学特性高度非线性时变，模型难以准确可知，且存在外界风、大弯道、湿滑路面等干扰，加上传感器噪声、执行器误差以及对象模型不确定性等因素，运动控制的稳定性和鲁棒性仍然有待进步。
神经网络（neural network ，NN ），特别是深度神经网络 （deep neural network ，DNN ）具有如下3方面特点：1）拟合能力优，理论上DNN 具备较强非线性映射能力，可拟合任意复杂函数；2）表征能力强，DNN 的层次深，表达维度高，具备很强的特征抽取能力；3）适用范围广，既用于图像、语音、文本的识别领域，又适合工业制造、电子游戏的智能控制，且泛化能力较好，是提升自动驾驶智能水平的重要手段。
现有有关深度学习的综述仅停留于对方法原理的概述以及在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用，而自动驾驶作为人工智能应用的重要场景，大量用到了深度学习技术[1-3]。
本综述首先对神经网络按层级结构进行梳理，121李升波，等：深度神经网络的关键技术及其在自动驾驶领域的应用拟。
这一阶段的NN不仅包括输入层、输出层，而且引入了若干隐藏层。
最重要的工作是将反向传播（back propagation，BP）技术用于多层网络的训练。