Dec, 2023

多策略协同优化的 YOLOv5s 及其在距离估计中的应用

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TL;DR基于新的神经网络模型（YOLOv5s-SE），以 DIoU 替换 IoU，嵌入 SE 注意力模块和使用相似三角形原理的距离估计方法，提出了一个基于距离估计的安全警告系统（DESWS）。此外，还提出了一种基于非参数检测的预测距离的安全建议方法，通过模拟实验证实了平均准确率提高了 5.5％，并实现了基于估计距离信息的安全建议目标。
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发现论文，激发创造
  • 车辆安全管理系统

    本研究提出了一种可以实时辅助驾驶员超车的系统，结合 YOLO 算法和立体视觉技术精确识别和定位前方车辆并估算其距离，再使用彩色灯光通知后续车辆安全超车距离，实验结果表明该系统精度可达误差率 4.107％，具有减少事故风险，提高道路行车安全的潜力。

    Apr, 2023

  • 基于 YOLOv8 的车辆速度检测系统：提升都市区域的道路安全和交通管理

    通过监测车辆速度来实现交通安全，本研究集中在对象识别与车辆速度估计的监督学习应用，针对孟加拉国特定的交通条件和安全问题，提出了一种高效可行的解决方案，这项工作对该领域做出了显著贡献。

    Jun, 2024

  • 基于改进的 YOLOv8 的分心驾驶行为目标检测方法研究

    通过在 YOLOv8 模型中集成 BoTNet 模块、GAM 注意机制和 EIoU 损失函数，优化了特征提取和多尺度特征融合策略，简化了训练和推断过程，显著提高了检测的准确性和效率，实验结果表明改进模型在检测速度和准确性方面表现出色，能够实时识别和分类分心驾驶行为，提供及时警示，增强驾驶安全。

    Jul, 2024

  • 从单目图像中学习特定对象的距离

    本文提出了一种基于学习的方法，通过直接预测图像中给定物体的距离来解决自动驾驶中一个困难的问题：距离估计。该方法在构建了 KITTI 和 nuScenes 数据集的基础上，利用增强模型和关键点回归器解决了传统的 IPM、SVR 方法不能很好解决的场景，取得了较大的性能提升。

    Sep, 2019

  • 使用 IoGT 和距离度量方法提高自动驾驶中 3D 物体检测器的安全性

    通过结合 IoGT 指标和距离比率，该论文提出了一种直接的安全度量，特别适用于自动驾驶场景下的三维物体检测器，并将 IoGT 改进为常用精度导向的损失函数，实验证明使用该损失函数训练的目标检测器显著降低了不安全预测率，同时保持良好性能和稳定性。

    Sep, 2022

  • 确保无人机安全：基于视觉信息的实时碰撞避免框架，通过目标检测、跟踪和距离估计

    使用光学传感器进行无人机的检测、跟踪和距离估计，通过深度学习框架、目标检测模块、跟踪模块和深度估计模块实现全自主飞行和高级空中流动的无人机。

    May, 2024

  • 基于单目相机的 ADAS 车间距与相对速度的端到端学习

    本文提出了一个基于单目相机和深度神经网络的交通车辆间距和相对速度的估测方法，通过多种视觉线索，如深层特征线索、场景几何线索和时间光流线索，以及车辆中心的采样机制来减少透视失真的影响，并在性能、计算速度和内存占用等方面证实了该方法比其他最先进的方法具有更优越的表现。

    Jun, 2020

  • 自动驾驶车辆的稳健行人检测方法

    本文针对 Advanced Driver-Assistance Systems (ADAS) 中行人检测的挑战，使用 YOLOv5s 框架在 Caltech 行人数据集上进行 fine-tune，并且开发了可用于准备数据和注释数据的工具箱。实验结果表明，使用作者提出的方法，行人检测任务的均值平均精度（mAP）可高达 91％，且最高帧率可达 70 FPS，是一种比其他现有技术更为有效和准确的方法。

    Oct, 2022

  • 基于 Transformer 预测头改进 YOLOv5 的计算机视觉损伤检测模型

    提出了一种基于 DenseNet 块和 CBAM 的实时深度学习伤害检测模型，采用先进的自我注意机制实现多尺度目标检测，并减少计算复杂度，结果显示该模型性能优于当前最先进模型，是准确和鲁棒的机器人在现实场景下实现自动化损坏检测系统的重要一步。

    Mar, 2023

  • 基于改进 YOLOX 的路面物体检测算法研究

    本篇论文探讨了基于 YOLOX 算法的 DecIoU 边界框回归损失函数和 Push Loss 用于改进路面物体检测问题，并且通过采用动态锚箱机制提升了检测精度，实验在 KITTI 数据集上证明了该方法的有效性。

    Feb, 2023