【摘 要】
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城市道路中的交叉路口是事故的高发地段,夜晚交叉路口发生事故的概率不高但事故造成的伤害却更严重。受到夜晚光线的影响,汽车驾驶员可能无法及时观察到前方交叉路口的行人,通过交叉路口的摄像头将行人信息告知汽车驾驶员,汽车驾驶员及时采取措施避让行人,保障行人的生命安全。本文主要对YOLOv3算法应用于夜间交叉路口中的行人检测进行研究,针对检测对象的特点对YOLOv3进行改进以提高模型的检测精度;同时将YOL
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城市道路中的交叉路口是事故的高发地段,夜晚交叉路口发生事故的概率不高但事故造成的伤害却更严重。受到夜晚光线的影响,汽车驾驶员可能无法及时观察到前方交叉路口的行人,通过交叉路口的摄像头将行人信息告知汽车驾驶员,汽车驾驶员及时采取措施避让行人,保障行人的生命安全。本文主要对YOLOv3算法应用于夜间交叉路口中的行人检测进行研究,针对检测对象的特点对YOLOv3进行改进以提高模型的检测精度;同时将YOLOv3移植到嵌入式平台TX2中,针对TX2计算能力和内存受限等问题,对模型进行裁剪压缩和加速,以提高模型的检测速度;最后建立TX2与V2X设备之间的通信,当TX2检测到交叉路口出现行人时,将“行人”信息发送给车载V2X设备,达到行人预警效果。本文的主要工作内容如下:（1）以夜间交叉路口的行人作为研究对象,综合各种算法的性能,选取YOLOv3作为行人检测基础模型;原YOLOv3中预设的anchor尺寸不能满足行人检测的任务需求,使用kmeans++重新聚类anchor尺寸;针对边界框定位不准的问题,对损失函数中的边框回归损失进行改进;针对行人检测数据集特点,调整网络结构与参数;实验验证了改进后的行人检测模型较原YOLOv3模型的准确度提升了4.5%,检测速度满足实时行人检测任务需求;（2）为了将模型移植到嵌入式平台TX2中,对行人检测模型进行剪枝与微调,实验证明,剪枝后模型体积为原模型的1/8,推理速度提升了3倍;使用TX2加速库Tensor RT对行人检测模型进行加速,构建加速框架,将行人检测模型与该框架融合,实验结果表明,在检测精度损失1%的情况下,模型检测速度提升了18FPS;（3）构建基于V2X的交叉路口行人预警系统:TX2将检测到的行人信息通过串口通信传输给路侧嵌入式设备JS-路;JS-路使用DSRC通信协议将行人信息与模块中的GPS信息打包传输给车载嵌入式设备JS-车;通过JS-车中的数据处理模块,计算出JS-车与JS-路的距离,并将行人信息与距离信息通过人机交互界面展示出来,达到行人预警的功能;最后实验证明,本文设计系统可以实现行人预警功能。
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