【摘 要】
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环境感知系统作为无人车平台的重要组成部分，是路径规划与决策控制等功能实现的基础与前提。结合车载计算机的硬件基础，设计一种复杂场景下的红外图像移动目标检测系统。该系统采用客户端/服务端（B/S）架构，在客户端浏览器进行服务请求后，服务端使用改进的YOLOv2算法对车载RapidIO（Rapid Input/Output）高速总线传输来的红外图像进行目标检测；通过维度重聚类和改进激活函数等方法，有效降
【机 构】
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中国兵器工业计算机应用技术研究所车辆综合电子系统研发部
【基金项目】
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“十三五”装备预先研究兵器工业联合基金项目（6141B012301）；
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环境感知系统作为无人车平台的重要组成部分，是路径规划与决策控制等功能实现的基础与前提。结合车载计算机的硬件基础，设计一种复杂场景下的红外图像移动目标检测系统。该系统采用客户端/服务端（B/S）架构，在客户端浏览器进行服务请求后，服务端使用改进的YOLOv2算法对车载RapidIO（Rapid Input/Output）高速总线传输来的红外图像进行目标检测；通过维度重聚类和改进激活函数等方法，有效降低了漏检和误检率；为弥补红外图像对比度低、纹理特征弱的缺点，提出一种基于直方图均衡化的双边滤波图像增强算法，该预处理能够有效保持图像轮廓细节信息。结果表明：改进YOLOv2算法的实时检测准确度相对于原始算法提升了4.1%图像预处理算法显著提高了检测准确率；该系统可为开拓无人车载红外图像的应用领域提供可靠的技术支撑。
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