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题名ADAS中红外场景下的行人车辆检测技术研究
被引量：1
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作者
胡培帅
王维强
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机构
武汉科技大学汽车与交通工程学院
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出处
《农业装备与车辆工程》
2023年第11期131-135,共5页
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文摘
近年高级驾驶辅助系统(ADAS)发展迅猛,但其行人车辆检测模块在恶劣环境下存在误测。针对现今红外场景下目标检测算法精准度较低的问题,使用CLAHE算法增强和BM3D算法降噪,对原始红外图像进行预处理,改进YOLOv5s网络的激活函数、损失函数。对YOLOv5s算法主干网络的末端采用Transformer模块,增加了一层160×160的检测层。实验结果表明,算法在FLIR热红外数据集上平均精度(mAP)达到92.12%,相较于原YOLOv5s算法提升了6.16%,加强了红外场景下的车辆、行人等特征的提取能力,提高了模型的鲁棒性。
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关键词
高级驾驶辅助系统
红外图像检测
图像预处理
YOLOv5s
转换器
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Keywords
advanced driver assistance system
infrared image detection
image preprocessing
YOLOv5s
Transformer
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TP319
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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