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题名基于改进YOLOv3的路面正负障碍物检测研究
被引量:1
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作者
顾士洲
严天一
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机构
青岛大学机电工程学院
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出处
《青岛大学学报(工程技术版)》
CAS
2022年第2期41-46,共6页
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基金
山东省自然科学基金资助项目(ZR2016EEM49)。
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文摘
针对减速带和凹坑等路面正负障碍物目标检测问题,本文基于YOLOv3算法基本原理,在原YOLOv3算法的基础上,采用扩增检测尺度的方法得到改进的YOLOv3算法。利用减速带和凹坑等路面正负障碍物训练集进行模型训练,通过测试集完成对训练模型的测试。测试结果表明,改进后的YOLOv3算法在路面正负障碍物的检测能力上有所提高,R Re值提高了0.8%,R MAP值提高了0.2%,验证了本文对原YOLOv3改进的有效性。该研究可用于智能车辆对减速带和凹坑等路面正负障碍物的检测,具有一定的实际应用价值。
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关键词
改进YOLOv3
路面正负障碍物
检测尺度
模型训练
模型测试
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Keywords
improved YOLOv3
positive and negative obstacles on road surface
detection scale
model training
model test
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP393.021
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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