文档名：双目视觉的智能汽车目标检测算法研究
摘要：智能汽车的环境感知是实现自动驾驶的重要一环,对道路交通主要参与者(汽车、行人、骑行者)进行检测识别的研究.提出一种基于YOLO算法改进的端到端的目标检测算法dual-YOLO.将注意力机制引入检测网络模型,提高网络对有效特征的学习权重,从而提高检测精度.加入双目摄像头距离测算模块,获取目标距离信息.测试结果表明:dual-YOLO目标检测算法识别道路交通主要参与者的平均准确率能达到85.99%,在骑行者和行人检测方面明显优于其他算法,检测速度能达到60fps,提出的算法能较好地完成智能汽车行驶实时检测和测距需求.
作者：申彩英 朱思瑶 黄兴驰Author：SHENCaiying ZHUSiyao HUANGXingchi
作者单位：辽宁工业大学汽车与交通工程学院,辽宁锦州121001
刊名：重庆理工大学学报 PKU
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2023, 37(21)
分类号：U463.6TP391.41
关键词：智能驾驶汽车 双目视觉 神经网络 目标检测 注意力机制
Keywords：intelligentdrivingvehicles binocularvision neuralnetwork objectdetection attentionmechanism
机标分类号：TP391.41TP242U491.262
在线出版日期：2023年12月18日
基金项目：国家自然科学基金，辽宁省教育厅项目双目视觉的智能汽车目标检测算法研究[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2023, 37(21)申彩英 朱思瑶 黄兴驰智能汽车的环境感知是实现自动驾驶的重要一环,对道路交通主要参与者(汽车、行人、骑行者)进行检测识别的研究.提出一种基于YOLO算法改进的端到端的目标检测算法dual-YOLO.将注意力机制引入检测网络模型,提高网络对有效特...参考文献和引证文献
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