{“状态”：“确定”，“消息类型”：“工作”，“信息版本”：“1.0.0”，“邮件”：{“索引”：{-“日期部分”：[[2024,4,29]]，“日期时间”：“2024-04-29T13:52:07Z”，“时间戳”：1714398727843}，“引用计数”：24，“发布者”：“IEEE”，“内容域”：{:“域”：[]，“交叉标记限制”：false}，”短容器时间“：[]”，“发布发布者”：{“日期部分”：[[2017,6]]}，“DOI”：“10.1109\/ivs.2017.7995750”，“type”：“proceedings-article”，“created”：{“date-parts”：[[2017,7,31]]，“date-time”：“2017-07-31T20:40:12Z”，“timestamp”：1501533612000}，“source”：伊恩“，“家族”：“Piewak”，“序列”：“first”，“affiliation”：[]}，{“given”：“Timo”，“family”：“Rehfeld”，“sequence”：“additional”，“filiation“：[]{”given“：”Michael“，”family“：”Weber“，”sequence“：”additional“，”reference“：[{”key“：”ref10“，“doi-asserted-by”：“publisher”，“doi”：“10.1109\/CVPR.2015.7298642”}，{“key”：“ref11”，“doo-asserted-by”：”publisher“，”doi“：”10.1109\/TPAMI.2015.2437384“}，“key“：”ref12“，”doi-assert-by“：”publicher“，”doi“：深度卷积神经网络分类”，“作者”：“krizhevsky”，“年份”：“2012年”，“新闻标题”：“神经信息处理系统会议”}，{“key”：“ref14”，“article-title”：“用于大规模图像识别的深度卷积网络”，“author”：“simonian”，“year”：“2015年”，《journal-title》：“学习表征国际会议（ICLR）”}，“DOI”：“10.1109\/CVPR.2015.7298594”}，{“key”：“ref16”，“DOI-asserted-by”：“publisher”，“DOI:”10.1007\/s11263-009-0275-4“}，“key“：”ref17“，“article-title”：“FlowNet:Learning Optical Flow with Convolutional Networks”，“author”：“fischer”，“year”：“2015”，“journal-title“：”IEEE International Conference on Computer Vision（ICCV）“}蒂尔”：“基于深度卷积网络和全连接CRF的语义图像分割”，“author”：“chen”，“year”：“2015”，“journal-title”：“International Conference on Learning Representations（ICLR）”}，{“key”：“ref19”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“doi”：“10.1109\/ICCV.2015.179”}，{“key”：“ref3”，“author”：“nuss”，“year”：“2016”，“journal-title”：“具有实时应用的动态占用栅格地图的随机有限集方法”}，{“key”：”ref6“，“article-title“：”6D-Vision:立体和运动的融合，以增强环境感知能力“，”author“：”franke“，”year“：”2005，“doi-asserted-by”：“publisher”，“doi”：“10.1109\/ITSC.2015.133”}，{“key”：“ref8”，“doo-asserted-by”：”publisher“，”doi“：”10.1109\/RADAR.2016.7485200“}，”{“key”：“ref7”，“author”：“peukert”，“year”：“2016”，“journal-title”：“考虑自相关的动态占用网格图的对象生成”}“年份”：“2005年”，“新闻标题”：“概率机器人学（智能机器人和自治代理）”}，{“key”：“ref1”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“doi”：“10.1109\/2.30720”}：“神经信息处理系统会议（NIPS）”}，{“key”：“ref20”，“article-title”：“ImageN et：大型分层图像数据库”，“author”：“deng”，“year”：“2009”，“journal title”：《IEEE计算机视觉与模式识别会议（CVPR）》}：“非监督特征学习和深度学习教程-Softmax回归”，“author”：“ng”，“year”：“2013”}，{“key”：“ref21”，“author”:“piewak”，“年份”：“2016”，“journal-title”：“网格图中动态对象检测的全卷积神经网络”}、{“key”：”ref24“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”doi“：”10.1145 \/26478.2654889“}，}”{“密钥”：“ref23”，“article-title”：“一种基于密度的算法在有噪声的大型空间数据库中发现簇”，“author”：“ester”，“year”：“1996”，“journal-title:“知识发现与数据挖掘（KDD）国际会议”}]，“event”：{“name”：“2017 IEEE智能车辆研讨会（IV）”，“location”：“Los Angeles，CA，USA”，“start”：{“date-parts”：[2017,6,11]]}，“end”：{“date-parts”：[[2017,6,14]]}}，”container-title“：[“2017 IEEE智能车辆研讨会（IV）”]，“原始标题”：[]，“链接”：[{“URL”：“http://\xplorestaging.IEEE.org\/ielx7\/7987634\/079955750.pdf？arnumber=7995750”，“内容类型”：“未指定”，“content-version”：“vor”，“意向应用程序”：“相似性检查”}]，“存放”：{“日期-部件”：[[2017,12,13]]，“日期-时间”：“2017-12-13T19:36:05Z”，“时间戳”：1513193765000}，“分数”：1，“资源”：{“主要”：}“URL”：“http://\/ieeexplore.iee.org\/document\/7995750\/”}}，”副标题“：[]，”短标题“：[]，”已发布“：{”日期-部件“：[2017,6]]}，24，“URL”：“http://\/dx.doi.org\/10.109\/ivs.2017.7995750”，“关系”：{}，“主题”：[]，“已发布”：{“日期部分”：[[2017,6]]}}}