基于YOLOv5和双目立体测距的视觉识别检测系统的实现

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中文摘要：针对计算机视觉技术中心对目标物体的识别和距离测量问题,本文提出一种基于YOLOv5和双目立体测距的视觉识别检测方法.该方法主要有两个核心思想:首先特征量表以及相应的预测头被添加到YOLOv5,以提高小物体的检测精度;其次,在特征中引入机制融合部分.它可以自适应地调整感知场不同比例尺的特征图,更准确地提取不同距离和大小的物体,可以提高检测的准确性.本研究用于识别无人小车前方的目标物体,并检测两者之间的距离,为提前刹车做好准备,保证行车安全,识别准确率较高.

作者：

洪琳彬、陈佳伟、吴锦锋、苏富杰、刘炜发、常京

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作者单位：

广州城市理工学院,广东广州,510800

关键词：

双目立体视觉 YOLO模型训练视觉测距视觉识别自动驾驶

出版年：

2024

DOI：

10.19772/j.cnki.2096-4455.2024.10.021

电子元器件与信息技术

ISSN：

年,卷(期)：2024.8(10)