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摘要：本评论全面研究了自动驾驶的对象检测方法（OD）方法的最新进展，从而强调了它们在确保复杂环境中自动驾驶汽车的安全性和效率方面的关键作用。它讨论了各种方法，包括机器学习（ML）技术的应用，以及Lidar和Radar等传感器的集成，从而增强了系统的准确识别和跟踪附近物体的能力，例如行人，车辆，车辆和障碍，并实时实时。审查综合了从多项研究中的发现，展示了诸如对抗性学习技术的创新，以改善检测性能，尤其是在不良条件下。此外，它解决了重大挑战，包括环境变异性，计算效率以及对抗性攻击所带来的威胁，这可能会损害检测准确性。审查强调了开发更健壮和自适应模型的重要性，并概述了未来的方向，例如增强传感器融合方法，优化模型体系结构以及采用开放世界学习来为意外情况做准备，最终旨在提高自主驱动技术的可靠性和安全性。
自主驾驶中的对象检测技术
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