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文档摘要

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;;;光场成像技术发展;分析在强光、弱光、阴影等复杂光照条件下，目标检测面临的挑战。;通过深入研究光场目标检测算法，提高在复杂场景下的检测精度。;预期成果形式;;光场成像的优势与挑战;介绍传统的目标检测算法，如背景差分法、帧间差分法、光流法等，并分析其优缺点。;;创新点及解决方案;;选择具有代表性的复杂场景，如森林、城市街道、机场等。;根据实验要求，采用连续拍摄、定点采集等方式获取光场数据。;样本库建立及标注方法;环境控制;;数据增强策略;通过网格搜索、随机搜索等方法，调整模型超参数，如学习率、批量大小、迭代次数等，以优化模型性能。;过拟合与欠拟合问题处理;;;;算法对于不同形态、大小、光照条件下的目标均具有较强的识别能力，适应性强。;;;;项目成果总结回顾;光场目标检测算法计算量大，难以在实时应用中实现高效性能。;;智能驾驶辅助系统;THANKS