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摘要
针对当前目标检测过程中检测速度不够的问题，对YOLOv4算法加以完善。首先将原始点云通过BirdNet网络进行预处理，降低计算量，然后将获取的点云鸟瞰图投入优化的YOLOv4网络中；将YOLOv4中标准卷积替换为深度可分离卷积，将计算量和参数量降低到原来的1?3，并用改进后的轻量跨接段部分(crossstagepartial, CSP)代替原有的CSP结构，减少网络计算量，提升运算速度。最后在KITTI鸟瞰图中，将改进后YOLOv4算法与其他同类算法对比，改进后YOLOv4算法在保证目标检测精度前提下，算法FPS值由YOLOv4算法的30.36提高到39.94，目标检测速度有了明显的提高。
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