基于路测图像与改进 ResNet50 网络的自动驾驶场景天气识别算法

作者	单位
杨硕,陈昕,崔文锋,韩晓

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中文摘要:

为了充分利用自动驾驶汽车路测图像数据，增加行驶过程中对天气情况识别的准确性，提出了一种基于改进 ResNet50 网络的自动驾驶场景天气识别算法。该算法将 SE 模块与 ResNet50 网络相结合，通过在 ResNet50 网络 4 组模块内加入 SE 模块，以便更好地拟合通道间复杂的鲁棒性。基于自动驾驶汽车路测图像数据对所提算法进行 Python 编程实现，结果表明：SE 模块的加入能够增加算法的鲁棒性和准确性，提高了自动驾驶的天气识别精度。

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