公开(公告)号：CN117315610A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311308902.7

申请日：2023-10-11

Applicant: 广东交通职业技术学院

Inventor： 李锋 ,  魏楚强 ,  林梓坛 ,  黄伟胜 ,  黄晴

IPC: G06V20/56 ,  G06V10/20 ,  G06V10/82 ,  G06V10/762 ,  G06V10/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于Yolov3优化模型的自动驾驶目标检测方法、系统及介质，包括下述步骤：获取车辆图像数据并进行预处理得到车辆图像集；以Yolov3网络为基准网络，在Yolov3网络的三个预测层前引入空间金字塔池化模块增大感受野，构建Yolov3优化模型；将车辆图像集输入Yolov3优化模型中进行迭代训练，采用K‑means++算法对车辆图像集中的标注框进行重新聚类，得到先验框；使用非极大值抑制算法结合高斯函数消除Yolov3优化模型输出的冗余候选框，得到预测框；采用边界框回归损失函数计算Yolov3优化模型的损失值优化模型参数，得到训练好的Yolov3优化模型；在自动驾驶车辆部署训练好的Yolov3优化模型，对车辆行驶过程中的目标进行智能检测。本发明提高了计算效率和检测效率及精度，降低了运算成本。