重庆理工大学学报（自然科学）

重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2020, Vol. 34 ›› Issue (9): 56-61.doi: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2020.09.006

• “智能网联汽车”专栏 • 上一篇    

基于Yolov3的自动驾驶目标检测

袁志宏１，孙　强１，李国祥１，白书战１，严　英２，张振华１   

  1. １．山东大学能源与动力工程学院，济南　２５００６１；２．天津职业技术师范大学，天津　３００２２２
  • 收稿日期:2019-07-30 发布日期:2020-10-18
  • 作者简介:袁志宏，男，硕士研究生，主要从事智能车辆、多传感器信息融合方面研究，Ｅｍａｉｌ：１５２７８１５３０１＠ｑｑ．ｃｏｍ；通讯作者孙强，男，博士，讲师，主要从事智能汽车、感知算法方面研究，Ｅｍａｉｌ：ｓｕｎｑｉａｎｇｓｄｕ＠ｓｄｕ．ｅｄｕ．ｃｎ
  • 基金资助:
    超级节能型重型载货汽车混合动力系统开发研究项目(2017YFB0103504);天津市企业科技特派员项目(18JCTPJC68500)

  • Received:2019-07-30 Published:2020-10-18

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摘要： 自动驾驶场景下，为解决前方障碍物的检测实时性与检测准确度难以权衡的问题，采用空间金字塔的思想，对Ｙｏｌｏｖ３主网络部分进行修改，形成了Ｙｏｌｏｖ３ｂｔ目标检测算法，提高了目标检测准确率。通过调整输入图片分辨率，加快了检测速度，从而得到了检测时间与检测准确率的最优匹配值。最后，通过实验验证结果表明，改进后的Ｙｏｌｏｖ３ｂｔ目标检测算法可兼顾前方障碍物检测实时性及检测准确度。Ｙｏｌｏｖ３ｂｔ４１６平均处理１张图片约耗时２９．８９ｍｓ，前方障碍物识别准确率在ＩＯＵ值为０．６的前提下，行人检测率可达８７％，交通类障碍物可达９２％。

关键词: 自动驾驶；Ｙｏｌｏｖ３；目标检测；深度学习

中图分类号: 

  • U469.79