基于Mobilenetv2-YOLOv4模型的行人车辆检测算法

无人驾驶关键技术不断突破,并在更多场景中得到应用。研究车辆行人自动化检测算法具有十分重要的意义。为了提升系统的检测效果,解决因目标物体尺寸太小、目标遮挡以及复杂环境等因素影响所导致的检测精度不高的问题,提出了一种改进的YOLOv4模型对数据集进行训练,采用轻量化网络Mobilenetv2代替YOLOv4中原有的主干网络,以此获取有效特征层,降低原有网络的运算量和参数量。实验结果表明,改进的Mobilenetv2-YOLOv4模型可以达到40.76%的平均精度,每个epoch的学习时间仅约12 min,既保证了识别精度又提高了检测速度。