检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:钟明霞[1] 姜柏军[1] ZHONG Ming-xia;JIANG Bo-jun(Zhejiang Business College,Hangzhou 310053,China)
出 处:《激光与红外》2022年第5期721-725,共5页Laser & Infrared
基 金:2021年浙江省教育厅一般科研项目(No.Y202147947)资助。
摘 要:针对高级驾驶辅助系统(ADAS)要求的驾驶安全与现有的汽车传感器套件无法充分检测汽车或行人的矛盾,研究红外热成像技术在ADAS系统中的应用。首先讨论了在典型的汽车传感器套件中添加红外热像仪的必要性,然后对图像进行预处理,同时结合深度学习下的目标检测YOLOv5算法进行模型训练,最后用实验数据证明该算法能在复杂的驾驶环境中可以更好地检测和分类交通目标,从而帮助ADAS系统实现兼顾精度与实时性的目标检测。In this paper,the application of infrared thermal imaging technology in the ADAS system is studied,aiming at the contradiction between driving safety required by the advanced driver assistance system(ADAS)and that existing vehicle sensor kits cannot adequately detect vehicles or pedestrians.First,the necessity of adding an infrared camera to a typical car sensor kit is discussed,and then preprocessing the images while performing model training combined with the YOLOv5 algorithm for target detection under deep learning.Finally the experimental data are used to prove that the algorithm can better detect and classify traffic targets in a complex driving environment,thus helping the ADAS system to achieve target detection with both accuracy and real-time.
关 键 词:高级驾驶辅助系统(ADAS) 传感器 红外热成像 目标检测 YOLOv5
分 类 号:TN219[电子电信—物理电子学]
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