【摘 要】
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针对不良光照道路目标检测任务中识别行人目标精度不高的问题,提出用行人特征先验框的YOLOv4神经网络模型和增强型红外图像数据集来提高行人目标检测的精度。具体通过提取KAIST红外视频图像作为数据集,利用CLAHE方法对图像进行增强处理,然后使用KMeans++算法对行人特征进行先验框聚类。通过训练和测试,检测到mAP和mIoU分别达到98.42%和81.95%,具有良好的效果。
【机 构】
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陕西理工大学机械工程学院;陕西理工大学机械工程学院;陕西理工大学陕西省工业自动化重点实验室
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针对不良光照道路目标检测任务中识别行人目标精度不高的问题,提出用行人特征先验框的YOLOv4神经网络模型和增强型红外图像数据集来提高行人目标检测的精度。具体通过提取KAIST红外视频图像作为数据集,利用CLAHE方法对图像进行增强处理,然后使用KMeans++算法对行人特征进行先验框聚类。通过训练和测试,检测到mAP和mIoU分别达到98.42%和81.95%,具有良好的效果。
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