基于改进YOLOv3的路面正负障碍物检测研究

作者：顾士洲; 严天一^*

来源：青岛大学学报(工程技术版), 2022, 37(02): 41-46.

DOI：10.13306/j.1006-9798.2022.02.007

• 改进YOLOv3
• 路面正负障碍物
• 检测尺度
• 模型训练
• 模型测试

针对减速带和凹坑等路面正负障碍物目标检测问题，本文基于YOLOv3算法基本原理，在原YOLOv3算法的基础上，采用扩增检测尺度的方法得到改进的YOLOv3算法。利用减速带和凹坑等路面正负障碍物训练集进行模型训练，通过测试集完成对训练模型的测试。测试结果表明，改进后的YOLOv3算法在路面正负障碍物的检测能力上有所提高，RRe值提高了0.8%,RMAP值提高了0.2%,验证了本文对原YOLOv3改进的有效性。该研究可用于智能车辆对减速带和凹坑等路面正负障碍物的检测，具有一定的实际应用价值。

• 单位
  机电工程学院; 青岛大学