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摘要
为了提升雨天车辆检测的精度，解决智能网联汽车的车辆检测系统受雨纹干扰导致精度衰退的问题，提出一种雨天车辆检测的两阶段渐进式图像去雨算法。该算法搭建了以轻量级特征提取与加权模块、高效率特征传递与融合模块为核心的两阶段渐进式去雨网络，实现了对雨纹信息的挖掘与捕获，完成了雨纹的精准去除。为了验证所提算法的有效性，融入基准车辆检测器YOLOv5，对输入YOLOv5的去雨图像进行检测。同时根据智能网联汽车的工作环境构建了混合车辆数据集。在该数据集上的结果表明：雨天交通场景下，相比其他算法，所提去雨算法对基准车辆检测器YOLOv5的精确率、召回率、mAP@0.5的增益分别为3.0个百分点、8.9个百分点、7.6个百分点，证明所提去雨算法能够显著提升对雨天车辆的检测精度，可应用于实际场景。
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