基于Yolov3的自动驾驶目标检测

• 作者: 严英 孙强 张振华 李国祥 白书战 袁志宏
• 来源期刊: 重庆理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 自动驾驶 Yolov3 目标检测 深度学习
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: “智能网联汽车”专栏
• 页码范围: 56-61
• 页数: 6页
• 分类号: U469.79
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2020.09.006

摘要

自动驾驶场景下,为解决前方障碍物的检测实时性与检测准确度难以权衡的问题,采用空间金字塔的思想,对Yolov3主网络部分进行修改,形成了Yolov3-bt目标检测算法,提高了目标检测准确率.通过调整输入图片分辨率,加快了检测速度,从而得到了检测时间与检测准确率的最优匹配值.最后,通过实验验证结果表明,改进后的Yolov3-bt目标检测算法可兼顾前方障碍物检测实时性及检测准确度.Yolov3-bt-416平均处理1张图片约耗时29.89 ms,前方障碍物识别准确率在IOU值为0.6的前提下,行人检测率可达87％,交通类障碍物可达92％.