【摘 要】
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基于视频的目标检测在恶劣天气情况下存在识别效果差等问题，弥补视频缺陷、提高检测框架的鲁棒性是一个值得研究的热点问题。针对此问题，文中设计了一个基于雷达和视频融合的目标检测框架，利用YOLOv5（You Only Look Once version 5）网络获得图片特征图与图片检测框，利用基于密度的聚类获得雷达检测框，并将雷达数据进行编码，得到基于雷达信息的目标检测结果。最后将两者的检测框叠加得到新
【基金项目】
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江苏省重点研发计划（BE2022154）；
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基于视频的目标检测在恶劣天气情况下存在识别效果差等问题，弥补视频缺陷、提高检测框架的鲁棒性是一个值得研究的热点问题。针对此问题，文中设计了一个基于雷达和视频融合的目标检测框架，利用YOLOv5（You Only Look Once version 5）网络获得图片特征图与图片检测框，利用基于密度的聚类获得雷达检测框，并将雷达数据进行编码，得到基于雷达信息的目标检测结果。最后将两者的检测框叠加得到新的ROI（Region of Interest），并得到融合雷达信息后的分类向量，提高了极端天气下检测的准确率。实验结果表明该框架的mAP（mean Average Precision）达到了60.07%，但参数量只有7.64 M，具有轻量级、计算速度快、鲁棒性高等特点，可以广泛应用在嵌入式与移动端平台之中。
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