基于YOLO的驾驶视频目标检测方法

• 作者: 张国辉 文浩彬
• 来源期刊: 汽车科技
• 学科: 工学
• 关键词: 驾驶视频 目标检测 YOLO 碰撞预警
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 设计·研究
• 页码范围: 73-76,72
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 2682字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-2550.2019.01.009

摘要

运用YOLO(You Only Look Once)实时目标检测算法解决了驾驶视频目标检测问题.针对目标检测算法受环境条件影响鲁棒性差、小目标识别能力不高的问题,建立了涵盖多种天气环境、包含疑难目标的驾驶视频样本数据库,提出了疑难样本训练方法,训练出可在多种天气环境中良好识别小型汽车、行人、公交车及货车的YOLO检测模型.实验结果表明,该训练方法可有效提升目标检测性能;所得检测模型具有较高的召回率和精确度,可初步应用于实时驾驶视频的目标检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张国辉	华南理工大学机械与汽车工程学院	13	43	5.0	5.0
2	文浩彬		1	3	1.0	1.0