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基于FFA-Net与YOLOv5的雾天行车障碍检测技术研究
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作者 赵世吉 张金钊 +1 位作者 林立飞 燕伟杰 《中阿科技论坛(中英文)》 2022年第9期141-144,共4页
大雾天气会导致视觉传感器成像模糊,环境感知准确率低,因而严重威胁无人驾驶的安全性能。因此,本文提出了将FFA-Net去雾算法与YOLOv5目标检测算法相匹配,进而实现雾天环境下的行车障碍检测方案。实验表明,与直接利用YOLOv5对雾天交通图... 大雾天气会导致视觉传感器成像模糊,环境感知准确率低,因而严重威胁无人驾驶的安全性能。因此,本文提出了将FFA-Net去雾算法与YOLOv5目标检测算法相匹配,进而实现雾天环境下的行车障碍检测方案。实验表明,与直接利用YOLOv5对雾天交通图像进行检测的方法相比,利用本文提出的检测方法得到的Precision值、mAP值和Recall值均有明显提高,且该方法通过图像去雾后能够更好地识别交通场景中的障碍物信息,对于提高不良天气下的行车障碍检测性能,保障无人驾驶安全具有重要应用价值。 展开更多
关键词 雾天 行车障碍检测 FFA-Net YOLOv5
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