基于DSSD的無人車障礙物檢測方法
摘要：針對無人車在行進過程中障礙物檢測準確率較差的問題,以搭載單目視覺傳感器的無人車為研究對象,提出一種基于DSSD的無人車障礙物檢測方法。在以ResNets為基礎的前置網絡中使用SeLU作為殘差塊的激活函數,提高算法魯棒性;在反卷積網絡層后去掉冗余的預測模塊提高檢測速度;應用K-means聚類法確定輸入圖像標簽的維度比例,精確網絡對目標的定位。輸入512×512尺寸的圖片進行驗證,平均準確率為82. 6%,FPS達到23幀/秒。實驗表明,該無人車障礙物檢測方法檢測準確率高、魯棒性好。
注: 保護知識產權,如需閱讀全文請聯系沈陽理工大學學報雜志社
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