【摘 要】
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随着经济的快速发展,车辆行驶安全已成为当今社会极度重视的安全问题。因此本文提出了一种基于单目与视觉技术的车辆测距预警系统。该系统首先使用基于YOLOv5s改进的算法对需要检测成像车辆进行识别处理,然后在此识别基础上对目标使用测距算法,实现目标的测距效果。最后,在开发板上移植测距系统,测试测距精度。本文中主要的内容还包括:（1）针对YOLOv5s算法中模型训练梯度消失,小物体目标识别困难以及边界框回
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随着经济的快速发展,车辆行驶安全已成为当今社会极度重视的安全问题。因此本文提出了一种基于单目与视觉技术的车辆测距预警系统。该系统首先使用基于YOLOv5s改进的算法对需要检测成像车辆进行识别处理,然后在此识别基础上对目标使用测距算法,实现目标的测距效果。最后,在开发板上移植测距系统,测试测距精度。本文中主要的内容还包括:（1）针对YOLOv5s算法中模型训练梯度消失,小物体目标识别困难以及边界框回归函数导致的识别精度差问题。本文在YOLOv5s算法的基础上,使用ELU激活函数替换算法原有的激活函数。然后在YOLOv5s算法的主干网络添加注意力机制模块,加强网络对中小物体的特征提取。最后使用了CIo U＿Loss函数,取代了YOLOv5s的原有的回归函数,从而提高了损失函数的收敛速率和测量准确率。本文在自建数据集开展了相关实验,实验结果显示比较于修改之前前的算法,在修改后的算法m AP提高了3.1%,在收敛速率上提高了0.8%,损失减少了2.5%。（2）针对传统几何车辆测距模型存在的误差较大,鲁棒性低等问题,基于传统模型,本论文提出了车辆特征点的测距模型。该模型使用单目相机,基于图像的关键点提取,通过生成车辆的空间信息进行测距。最后通过搭建Qt测试平台实现算法的调试与测距结果可视化。本文通过在测试平台输入图像和视频进行相关实验,结果表明相比于传统测距模型,改进的算法在测距精度上提升了3%,随着测试距离的增加,测距算法的误差稳定在4%,能够充分满足实际需求。（3）本文采用NVIDIA JETSON Xavier NX开发板作为载体,并完成了完善之后的汽车检测算法与车距检测系统的移植。同时还充分考虑到防碰撞预警的需求,本系统设计了车辆车距报警系统。为了测试论文中提出的系统中对汽车目标的测距能力与前车车距测量精准度,还设定了相对于禁止状态、运动状态等不同的试验场景。通过本实验结果显示,本文提出的系统嵌入式开发板上有良好的车辆识别能力与测距能力。考虑到以上因素,本文所提出的前车测距系统在识别精度与预警效果上能达到预期要求,具备了现实意义和应用价值。
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