【摘 要】
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道路车辆实时检测是智能驾驶技术中的一项关键技术.针对现有车辆检测算法准确性和检测速率不能同时兼容的问题,提出一种改进YOLOv3-tiny的道路车辆检测算法.将空间金字塔池化(SPP)整合到网络的特征提取部分,通过不同规模的池化层对图像中车辆特征进行融合,增强网络性能.实验表明:改进后的算法检测速率能够稳定在29.7帧/s,mAP相比于原始的YOLOv3-tiny算法提高6.32％,在复杂道路环境下的车辆检测也能取得很好的效果.
【机 构】
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安徽理工大学 电气与信息工程学院,安徽 淮南232001
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道路车辆实时检测是智能驾驶技术中的一项关键技术.针对现有车辆检测算法准确性和检测速率不能同时兼容的问题,提出一种改进YOLOv3-tiny的道路车辆检测算法.将空间金字塔池化(SPP)整合到网络的特征提取部分,通过不同规模的池化层对图像中车辆特征进行融合,增强网络性能.实验表明:改进后的算法检测速率能够稳定在29.7帧/s,mAP相比于原始的YOLOv3-tiny算法提高6.32％,在复杂道路环境下的车辆检测也能取得很好的效果.
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