基于改進YOLOv5及危險區(qū)域判斷的碰撞預警系統(tǒng)研究

摘要： 為提升碰撞預警系統(tǒng)對周圍環(huán)境的感知能力，提出一種基于YOLOv5及危險區(qū)域判斷的碰撞預警系統(tǒng)。首先，通過通道注意力模塊提高模型的判別能力和準確性，然后，使用路徑聚合網(wǎng)絡(luò)與空間金字塔池化提高模型對多尺度特征的提取能力，最后，通過引入預警激活區(qū)域過濾相對安全的目標，提高了預警系統(tǒng)的預警精確度。結(jié)果表明，引入預警激活區(qū)域后，與無預警激活區(qū)域相比，預警系統(tǒng)的準確度、精度和召回率分別提高... （共6頁）