【摘 要】
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伴随我国经济发展与制造业进步,居民汽车保有量逐年递增。随之而来,交通事故发生率也逐年递增。为进一步保障交通安全,预防交通事故,探索能够提升车辆行驶安全、可靠性的车辆检测与测距技术已迫在眉睫。为保证驾驶员及时感知前方车辆距离,有效保持安全车距,本文研究基于YOLOv4-tiny的车辆检测算法和车辆测距算法。针对YOLOv4-tiny算法在交通场景检测中误检率高、远距离小目标检测能力差的缺陷,本文设计
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伴随我国经济发展与制造业进步,居民汽车保有量逐年递增。随之而来,交通事故发生率也逐年递增。为进一步保障交通安全,预防交通事故,探索能够提升车辆行驶安全、可靠性的车辆检测与测距技术已迫在眉睫。为保证驾驶员及时感知前方车辆距离,有效保持安全车距,本文研究基于YOLOv4-tiny的车辆检测算法和车辆测距算法。针对YOLOv4-tiny算法在交通场景检测中误检率高、远距离小目标检测能力差的缺陷,本文设计了基于YOLOv4-tiny的改进压缩激励路径聚合轻量化网络（Squeeze-and-Excitation Path Aggregation Tiny Network,SEPATNet）车辆检测算法。通过扩增输出特征层,引入注意力机制,重新设计主干网络,达到快速定位目标所属区域的目的。在特征融合方面,采用路径聚合网络增强了浅层细节信息与深层特征的融合,进一步提升了检测算法对图像中检测目标的定位能力,并通过深度可分离卷积与反向残差结构对算法进行轻量化压缩,保障了算法的实时性要求。应用调整后扩增远距离小目标与夜间行车场景的车辆检测数据集进行训练发现,本文提出的SEPATNet车辆检测算法在交通场景下平均正确率可达84.98%,相较于YOLOv4-tiny算法,提高了8.89%,检测速度达84fps,可完全满足车辆检测的任务需要。基于车牌检测的测距算法近距离测距精度较高,但远距离精确度降低、易测距失败;落地点测距算法易出现遮挡造成定位不准、摄像头偏航角影响测距精度的问题。本文综合考虑了摄像机俯仰角和偏航角,重新设计了全姿态落地点坐标测距算法,实现了车牌高度定位与全姿态落地点坐标协同测距算法。实验结果显示,在SEPATNet算法检测结果下,前方车辆协同测距算法在100m范围内测距的最大误差为3.39%,平均误差为1.52%,有效保障了测距精度的需求。
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