多策略协同优化的 YOLOv5s 及其在距离估计中的应用
计算机视觉与模式识别
2023-12-08 v1
摘要
汽车数量的爆炸式增长所带来的事故率上升,使汽车主动安全系统的研究愈发重要。提高车辆目标检测准确性的重要性不言而喻。为实现车辆检测与距离估计并提供安全预警,本文提出了一种基于新型神经网络模型(YOLOv5s-SE)的距离估计安全预警系统(DESWS),该模型以 DIoU 替代 IoU,并嵌入了 SE 注意力模块,同时利用相似三角形原理进行距离估计。此外,本文还提出了一种基于非参数检验、根据估计距离给出安全建议的方法。通过仿真实验验证,mAP 提升了 5.5%,并能够实现基于估计距离信息给出安全建议的目标。
引用
@article{arxiv.2312.04113,
title = {Multi-strategy Collaborative Optimized YOLOv5s and its Application in Distance Estimation},
author = {Zijian Shen and Zhenping Mu and Xiangxiang Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.04113},
year = {2023}
}
备注
This paper contains 5 pages, 10 figures, and was accepted at 4th International Conference on Advances in Electrical Engineering and Computer Applications (AEECA2023)