基于DSSD的無(wú)人車(chē)障礙物檢測方法
摘要：針對無(wú)人車(chē)在行進(jìn)過(guò)程中障礙物檢測準確率較差的問(wèn)題,以搭載單目視覺(jué)傳感器的無(wú)人車(chē)為研究對象,提出一種基于DSSD的無(wú)人車(chē)障礙物檢測方法。在以ResNets為基礎的前置網(wǎng)絡(luò )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(wǎng)絡(luò )層后去掉冗余的預測模塊提高檢測速度;應用K-means聚類(lèi)法確定輸入圖像標簽的維度比例,精確網(wǎng)絡(luò )對目標的定位。輸入512×512尺寸的圖片進(jìn)行驗證,平均準確率為82. 6%,FPS達到23幀/秒。實(shí)驗表明,該無(wú)人車(chē)障礙物檢測方法檢測準確率高、魯棒性好。
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