【摘 要】
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复杂交通场景下,针对行人、电瓶车检测和识别由于光照强度、事物遮挡等情况下出现的精度低、实时性较差等问题,给出了一种改进YOLO算法的目标检测方法。首先,利用多尺度方法增加训练样本,构建专门的混行目标数据集;然后,对目标检测模型进行了改进,在YOLOv4的网络框架下,将双边滤波的高斯金字塔变换Retinex图像增强网络与YOLOv4网络有效融合;最后,构建基于双边滤波的高斯金字塔变换Retinex图
【基金项目】
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上海市科学技术委员会项目（21DL135001）； 江苏省研究生培养创新工程研究生科研与实践创新计划（KY-CX21＿1944）；
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复杂交通场景下,针对行人、电瓶车检测和识别由于光照强度、事物遮挡等情况下出现的精度低、实时性较差等问题,给出了一种改进YOLO算法的目标检测方法。首先,利用多尺度方法增加训练样本,构建专门的混行目标数据集;然后,对目标检测模型进行了改进,在YOLOv4的网络框架下,将双边滤波的高斯金字塔变换Retinex图像增强网络与YOLOv4网络有效融合;最后,构建基于双边滤波的高斯金字塔变换Retinex图像增强算法融入模型。通过实际道路检测,证明该算法的有效性。
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