基于Fast R-CNN网络的雾霾天人车防碰撞研究.pdf
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1、32农机使用与维修2023年第10 期基于Fast RC NN网络的雾霾天人车防碰撞研究杨洪镔(永州职业技术学院,湖南永州42 510 0)摘要:由于雾霾天气对车辆视线的干扰,容易导致交通事故的发生。基于FastR-CNN网络的雾霾天人车防碰撞系统,提出了一种基于深度学习的防碰撞方法。首先,采用深度学习算法对人车进行实时目标检测,以便及时发现前方车辆和障碍物。其次,对检测到的障碍物进行分类和跟踪,以便对其进行有效避让。最后,通过实验验证了提出的方法在雾天气下的有效性和可行性。实验结果表明,该方法可以有效提高人车在雾霆天气下的行驶安全性和稳定性,避免碰撞事故的发生。关键词:FastR-CNN网络
2、;雾霾天;防碰撞;深度学习;目标检测中图分类号:TD18Collision Prevention Study of Haze Unmanned Vehicles Based on Fast R-CNN networkAbstract:This paper studies the haze unmanned vehicle anti-collision system based on Fast R-CNN network.Due tothe interference of haze weather on vehicle vision,it is easy to lead to traffic a
3、ccidents.To address this problem,thispaper proposes an anti-collision method based on deep learning.First,a deep learning algorithm is used to detect real-time targets for the unmanned vehicle in order to detect vehicles and obstacles in front of it in time.Secondly,the de-tected obstacles are class
4、ified and tracked in order to avoid them effectively.Finally,the effectiveness and feasibility ofthe method proposed in this paper in hazy weather are verified through experiments.The experimental results show thatthe method in this paper can effectively improve the driving safety and stability of u
5、nmanned vehicles in hazy weather andavoid the occurrence of collision accidents.Keywords:Fast R-CNN network;haze;unmanned vehicle;collision avoidance;deep learning;target detection0引言近年来,随着自动驾驶技术的不断发展,无人车已经成为人们关注的热点方向。然而,随着无人车应用场景的不断扩大,其在复杂环境下的安全性和稳定性成为了函待解决的问题1。其中,雾霾天气对无人车的视线干扰较大,容易导致交通事故的发生2-3。因此,
6、如何在雾霾天气下保证无人车的安全性和稳定性成为了无人车技术研究中的一个重要发展方向。传统的无人车防碰撞方法主要基于传感器数据和模型匹配算法,然而在复杂环境下其精度和鲁棒性较低。而深度学习算法的出现,为无人车防碰撞技术的发展提供了新思路。其中,基于目标检测的防碰撞方法已经成为了当前的研究热点-。本文基于Fast R-CNN网络,提出了一种基于深度学习的雾霾天无人车防碰撞方法。该方法利用深度学习算法对无人车进行实时目标检测,并对基金项目:2 0 2 1年度湖南省教育厅科学研究项目(2 1C1514)作者简介:杨洪镔(19 9 0 一),男,湖南永州人,硕士,讲师,研究方向为汽车技术,计算机视觉技术
7、。文献标识码:AYANGHongbin(YongZhou Vocational Technical College,Yongzhou 425100,China)检测到的障碍物进行分类和跟踪,以便对其进行有效避让。实验结果表明,该方法可以有效提高无人车在雾霾天气下的行驶安全性和稳定性,避免碰撞事故的发生。1国内外研究进展1.1无人车防碰撞技术研究现状近年来,无人车技术的快速发展使得无人车防碰撞技术成为了研究热点。国内外研究者们在这一领域做了大量工作。国外研究者们主要通过机器学习和深度学习等方法,设计和训练神经网络来实现无人车防碰撞技术。其中,基于卷积神经网络(Convolutional Neu-
8、ralNetwork,C NN)的目标检测算法被广泛应用于无人车防碰撞技术中。如,FasterRC NN、Y O L O 和SSD等算法,这些算法在检测精度和实时性方面都取得了不错的成果7 。国内研究者们在无人车防碰撞技术方面也做出了不少努力,通过改进算法和优化模型参数等方法,提高了无人车防碰撞技术的精度和实用性。例如,有学者通过引人深度可分离卷积网络和自注意doi:10.14031/ki.njwx.2023.10.0082023年第10 期力机制等技术,提高了无人车对于复杂场景下的障碍物的检测能力。同时,近年来,随着5G通信技术和人工智能技术的发展,无人车防碰撞技术也得到了进一步的发展。例如
9、,通过在车辆上安装高精度雷达、摄像头、激光雷达等传感器,实现对环境的全方位监测,结合5G通信技术实现驾驶员远程实时控制,提高了无人车的安全性和实用性8 。总体来看,无人车防碰撞技术在国内外得到了广泛的关注和研究。未来,需要继续深人研究和优化无人车防碰撞技术,提高其在不同场景下的鲁棒性和实用性,推动无人车技术的进一步发展和应用。1.2基于深度学习的无人车防碰撞技术的发展近年来,基于深度学习的无人车防碰撞技术得到了广泛研究和应用。基于深度学习的无人车防碰撞技术通过使用深度神经网络对传感器采集的数据进行处理和分析,实现对于环境中障碍物的识别和预测,从而提高无人车的安全性和可靠性。在目标检测方面,基于
10、深度学习的目标检测算法被广泛应用于无人车防碰撞技术中。其中,YO-LO、Fa s te r R-C NN和SSD等算法在检测精度和实时性方面都取得了不错的成果。此外,还有一些新的算法如CenterNet和EfficientDet也在无人车防碰撞技术中被应用。在语义分割方面,基于深度学习的语义分割算法被广泛应用于无人车防碰撞技术中。通过对传感器采集的图像数据进行分析,实现对环境中障碍物的像素级别的识别和预测,从而提高了无人车的安全性和实用性。其中,DeepLab、FC N和PSPNet等算法在语义分割方面表现突出。除此之外,基于深度学习的无人车防碰撞技术还应用了循环神经网络(Recurrent
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