摘要
随着交通路面的汽车数量急剧上升,安全驾驶被广泛关注,能否及时提醒驾驶员注意交通路面障碍物成为一项安全技术。文章阐述Yolov5的工作原理,对交通障碍物目标进行网络模拟以及训练后获取预测的结果,采用公式(均精度和平均召回率)对其进行评估,利用labelimg软件对图像数据进行框选,整理获得相关的训练集和测试集。试验表明基于Yolov5的交通路面障碍物检测满足人们对准确性和实用性的需求。
出处
《智能城市》
2021年第20期121-122,共2页
Intelligent City
基金
广东省高校青年创新人才类项目(2019KQNCX198)
广东省大学生创新创业训练计划项目(S201913684044S)
广东省大学生创新创业训练计划项目(S202013684026S)
吉林大学珠海学院教学质量工程项目(ZLGC20191015)。
