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Synthesis and Identification of Noise Levels in Autonomous Vehicle Camera Radar Datasets
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内容提要
本研究提出了一种合成数据增强流程，以模拟自主驾驶中的传感器故障，旨在提高物体检测和跟踪的鲁棒性。通过训练轻量级噪声识别神经网络，识别准确率达到54.4%，从而提升自动驾驶系统的稳定性和可靠性。
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关键要点
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本研究提出了一种合成数据增强流程，以模拟自主驾驶中的传感器故障。
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该流程旨在提高物体检测和跟踪的鲁棒性，尤其是在传感器失效情况下。
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通过训练轻量级噪声识别神经网络，识别准确率达到54.4%。
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增强数据集的训练有望提升自动驾驶系统在现实环境中的稳定性和可靠性。
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