【摘 要】
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针对减速带和凹坑等路面正负障碍物目标检测问题,本文基于YOLOv3算法基本原理,在原YOLOv3算法的基础上,采用扩增检测尺度的方法得到改进的YOLOv3算法.利用减速带和凹坑等路面正负障碍物训练集进行模型训练,通过测试集完成对训练模型的测试.测试结果表明,改进后的YOLOv3算法在路面正负障碍物的检测能力上有所提高,RRe值提高了0.8％,RMAP值提高了0.2％,验证了本文对原YOLOv3改进的有效性.该研究可用于智能车辆对减速带和凹坑等路面正负障碍物的检测,具有一定的实际应用价值.
【机 构】
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青岛大学机电工程学院,山东青岛266071
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针对减速带和凹坑等路面正负障碍物目标检测问题,本文基于YOLOv3算法基本原理,在原YOLOv3算法的基础上,采用扩增检测尺度的方法得到改进的YOLOv3算法.利用减速带和凹坑等路面正负障碍物训练集进行模型训练,通过测试集完成对训练模型的测试.测试结果表明,改进后的YOLOv3算法在路面正负障碍物的检测能力上有所提高,RRe值提高了0.8％,RMAP值提高了0.2％,验证了本文对原YOLOv3改进的有效性.该研究可用于智能车辆对减速带和凹坑等路面正负障碍物的检测,具有一定的实际应用价值.
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