原文服务方: 科技与创新       
摘要:
为了解决在夜间行驶过程中驾驶员不合理使用远光灯造成的眩目问题,提出研发一款基于YOLOv3算法目标检测和飞思卡尔单片机控制的防眩目车灯,此灯可以根据前方道路信息识别出车辆和行人,再通过单片机控制车灯切换远近光,达到防眩目的目的.实验结果表明,采用YOLOv3算法对采集到的图像进行目标检测的时间为0.04秒/帧,mPA(均值平均精度)达到94.49%,实时性和准确性达到了实际应用的要求.整套系统具有很高的灵活性,提高了夜间行驶的安全性,也为今后的无人驾驶做好了准备.
推荐文章
基于DSP的汽车防眩目监测系统研究
CCD
DSP
强光源
防眩目
自动遮挡
实时图像处理
基于YOLOv3的车辆多目标检测
车辆
多目标检测
Darknet-53网络
YOLOv3
一种基于改进YOLOv3的密集人群检测算法
密集人群
YOLOv3
特征提取网络
K-means++
基于USRP与YOLOv3算法的信号采集与识别设计
射频信号
频谱图数据
数据集训练
信号采集
频谱图识别
模数转换
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于YOLOv3的夜间防眩目LED车灯
来源期刊 科技与创新 学科
关键词 防眩目车灯 目标检测 单片机 无人驾驶
年,卷(期) 2020,(4) 所属期刊栏目 科技前沿
研究方向 页码范围 42-44,46
页数 4页 分类号 U463.65
字数 语种 中文
DOI 10.15913/j.cnki.kjycx.2020.04.015
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张顺 武汉理工大学信息工程学院 3 5 1.0 2.0
2 王源宇 武汉理工大学信息工程学院 1 0 0.0 0.0
3 曾翊晨 武汉理工大学信息工程学院 1 0 0.0 0.0
4 李飞扬 武汉理工大学信息工程学院 1 0 0.0 0.0
5 阎辰 武汉理工大学信息工程学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (10)
共引文献  (5)
参考文献  (6)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1994(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2003(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2004(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2007(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2008(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2009(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2010(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2012(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2013(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2015(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2018(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2020(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
防眩目车灯
目标检测
单片机
无人驾驶
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
科技与创新
半月刊
2095-6835
14-1369/N
大16开
2014-01-01
chi
出版文献量(篇)
41653
总下载数(次)
0
论文1v1指导