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基于改進YOLOv3網絡的無人車夜間環境感知

裴嘉欣; 孫韶媛; 王宇嵐; 李大威; 黃榮 東華大學信息科學與技術學院; 上海201620; 東華大學數字化紡織服裝技術教育部工程研究中心; 上海201620
  • 紅外圖像
  • 目標檢測
  • yolov3網絡
  • 角度預測
  • 深度估計

摘要:環境感知是無人車夜間行駛中的一項關鍵任務,提出一種改進的YOLOv3網絡,以實現夜間對無人車獲取的紅外圖像中行人、車輛的檢測,將判斷周邊車輛的行駛方向問題轉化為預測車輛位置的角度大小問題,并與深度估計信息進行融合對周邊車輛行駛的距離和速度作出判斷,從而實現夜間無人車對周邊車輛行駛意圖的感知。該網絡具有端到端的優點,能實現整張圖像作為網絡的輸入,直接在輸出層回歸檢測目標的邊界框位置、所屬的類別和車輛的角度預測結果,并和深度估計信息融合得到周邊車輛的距離和速度信息。實驗結果表明,使用改進的YOLOv3網絡對夜間無人車獲取的紅外圖像進行目標檢測的時間為0.04 s/幀,角度和速度預測效果較好,準確性和實時性達到了實際應用要求。

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應用光學

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