【摘 要】
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本文针对货车存在多方位的视野盲区,驾驶员无法充分观察周围环境的问题,提出了一种基于YOLOv3算法的货车盲区检测系统。首先通过修改损失函数和锚框的数目,实现多尺度检测,然后改进了特征提取网络,在检测精度和速度上有很大的提高,期间使用一种残差神经网络作为特征提取层,在预测输出模块使得速度更快,最后借鉴特征金字塔网络的思想,对多尺度的特征图进行预测。仿真实验结果表明,基于YOLOv3的货车盲区检测系统
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本文针对货车存在多方位的视野盲区,驾驶员无法充分观察周围环境的问题,提出了一种基于YOLOv3算法的货车盲区检测系统。首先通过修改损失函数和锚框的数目,实现多尺度检测,然后改进了特征提取网络,在检测精度和速度上有很大的提高,期间使用一种残差神经网络作为特征提取层,在预测输出模块使得速度更快,最后借鉴特征金字塔网络的思想,对多尺度的特征图进行预测。仿真实验结果表明,基于YOLOv3的货车盲区检测系统可实现实时检测的效果,并且在检测速度保持的情况下提高货车盲区事物检测的准确性。
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