基于Fast R-CNN网络的雾霾天人车防碰撞研究

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中文摘要：由于雾霾天气对车辆视线的干扰,容易导致交通事故的发生.基于Fast R-CNN网络的雾霾天人车防碰撞系统,提出了一种基于深度学习的防碰撞方法.首先,采用深度学习算法对人车进行实时目标检测,以便及时发现前方车辆和障碍物.其次,对检测到的障碍物进行分类和跟踪,以便对其进行有效避让.最后,通过实验验证了提出的方法在雾霾天气下的有效性和可行性.实验结果表明,该方法可以有效提高人车在雾霾天气下的行驶安全性和稳定性,避免碰撞事故的发生.

外文标题：Collision Prevention Study of Haze Unmanned Vehicles Based on Fast R-CNN network

外文关键词：

Fast R-CNN networkhazeunmanned vehiclecollision avoidancedeep learningtarget detection

作者：

杨洪镔

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作者单位：

永州职业技术学院,湖南永州 425100

关键词：

Fast R-CNN网络雾霾天防碰撞深度学习目标检测

基金：

2021年度湖南省教育厅科学研究项目

项目编号：

21C1514

出版年：

2023

DOI：

10.14031/j.cnki.njwx.2023.10.008

农机使用与维修

农业部农机维修研究所

农机使用与维修

影响因子：0.105

ISSN：1002-2538

年,卷(期)：2023.(10)

参考文献量3