基于嵌入式平台的车前红外行人检测方法研究

作者：张良; 李鑫; 赵晓敏; 蒋瑞洋; 张国栋

来源：汽车技术, 2023, (01): 9-14.

DOI：10.19620/j.cnki.1000-3703.20220173

• Target detection
• Infrared image
• Open source inference acceleration library
• Attention mechanism
• Jetson TX2 platform

针对当前目标检测方法普遍需要高功耗GPU计算平台、易受光照条件影响的问题，提出2种基于嵌入式平台的车前红外行人检测方法：将训练好的YOLOv4-tiny模型使用英伟达开源推理加速库TensorRT进行优化，部署于嵌入式平台；以YOLOv4-tiny模型作为算法的基本架构，结合视觉注意力机制和空间金字塔池化思想，同时增加1个YOLO层，提出YOLOv4-tiny+3L+SPP+CBAM网络模型。将2种方法在FLIR数据集上进行训练与测试，并在Jetson TX2嵌入式平台上进行试验，试验结果表明：相较于原始网络YOLOv4-tiny，所提出的第1种方法平均准确率降低0.54%，推理速度提升86.43%（帧速率达26.1帧/s）；提出的第2种方法平均准确率提升16.21%，推理速度降低22.86%（帧速率达10.8帧/s）。2种方法均可兼顾准确率和实时性，能够满足车前红外行人检测的需要。

• 单位
  合肥工业大学