基于深度学习的汽车行驶状态智能检测与优化方法

本申请涉及自动驾驶技术领域，公开了一种基于深度学习的汽车行驶状态智能检测与优化方法，包括：实时采集智能车车外图像数据并进行图像处理；图像处理包括基于深度可分离卷积网络的语义分割技术进行道路障碍物异常检测和识别，得到未知障碍物的识别结果；实时采集智能车的行驶数据并进行数据处理，得到行驶数据处理结果；所述数据处理包括对包含车辆速度、转向角度、加速度的行驶数据进行预警判断；将图像处理得到的所述未知障碍物的识别结果和数据处理得到的行驶数据处理结果输入至基于深度学习算法构建的自适应驾驶决策模型进行预测，根据预测结果自适应调整智能车行驶最优策略。本发明显著提高了智能车对未知障碍物的检测能力和行驶安全性。