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公开(公告)号:CN115690714A
公开(公告)日:2023-02-03
申请号:CN202211391669.9
申请日:2022-11-08
Applicant: 江南大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/774 , G06V10/766 , G06V10/762 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于区域聚焦的多尺度道路目标检测方法,涉及道路目标检测技术领域,该方法包括:首先获取固定在智能汽车上的摄像头采集到的图像进行统一缩放并对像素值进行归一化处理,按比例划分数据集,再使用基于GIOU距离的改进k均值聚类方法生成先验锚框;其次构建合适层数的模型并初始化参数,将训练集输入网络进行训练直至达到迭代次数;最后将训练好的模型应用于道路目标检测。该方法改进了原始YOLOv3模型,引入额外的检测分支,考虑到道路目标具有多尺度的特点,结合通道与空间注意力模块和特征图裁剪模块来提升道路目标检测的定位精度。