基于YOLO v3的有轨电车在途障碍物检测方法

作者：马永刚; 吴凯; 谢文斌

来源：铁路通信信号工程技术, 2021, 18(11): 51-55.

• YOLO v3
• 障碍物检测
• 有轨电车

有轨电车一般使用混合路权,与社会车辆接触密切,安全性需进一步提升。以视觉传感器与YOLO v3卷积神经网络为基础,通过对YOLO v3网络模型损失函数的优化,提出一种准确率较高的有轨电车在途障碍物识别方法,实时识别列车运行图中可能遇到的各种危险因素,辅助司机驾驶,提升车辆运行安全性。经过验证,本方法具有较高的准确性和鲁棒性,是一种有效的列车驾驶辅助手段。