【摘 要】
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车辆碰撞预警是智能驾驶领域必不可少的一项技术,其通过获取车辆前方目标的相对速度及位置信息,从而对可能发生的碰撞进行预警。传统的碰撞预警系统使用雷达进行信息获取,但该方法存在算法复杂、成本高、精度低等缺点,近年来图像技术的进步使得摄像头的信息获取方案变得更加具有可行性。为了实现以图像技术为基础的车辆碰撞预警,本文根据GB/T 33577标准对碰撞预警系统的要求,对实时性的道路目标检测和跟踪技术进行研
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车辆碰撞预警是智能驾驶领域必不可少的一项技术,其通过获取车辆前方目标的相对速度及位置信息,从而对可能发生的碰撞进行预警。传统的碰撞预警系统使用雷达进行信息获取,但该方法存在算法复杂、成本高、精度低等缺点,近年来图像技术的进步使得摄像头的信息获取方案变得更加具有可行性。为了实现以图像技术为基础的车辆碰撞预警,本文根据GB/T 33577标准对碰撞预警系统的要求,对实时性的道路目标检测和跟踪技术进行研究,主要研究工作如下:（1）对道路目标检测技术进行研究。介绍了目标检测技术的原理,并在对几种检测算法进行了对比后选择了能够较好满足碰撞预警技术要求的YOLO算法。结合最新的YOLOv5s算法提出并改进得到车辆碰撞预警技术需要的道路目标检测YOLOv5s模型,探寻了两种能有效降低卷积神经网络权重参数量的方法。建立了DS-YOLOv5s和Ghost-YOLOv5s两个轻量的道路目标检测模型。（2）对建立的道路目标检测模型进行了训练和验证。为了满足模型训练对数据集的要求,对BDD100K数据集中的道路目标进行了提取,并选择不同场景对模型进行了验证,结果表明,两种算法均能满足碰撞预警的要求,其中GhostYOLOv5s模型的实时性最好。（3）通过对Ghost-YOLOv5s模型和deep SORT算法的结合和改进,建立了道路目标跟踪模型,并结合交叉阶段局部网络搭建了目标关联siamese网络,对目标进行关联,分别使用两个场景对道路目标跟踪模型进行了测试,结果能较好地满足车辆碰撞预警系统的要求。
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