基于改進YOLOv5及危險區(qū)域判斷的碰撞預警系統研究

摘要： 為提升碰撞預警系統對周圍環(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。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，使用路徑聚合網絡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，提高了預警系統的預警精確度。結果表明，引入預警激活區(qū)域后，與無預警激活區(qū)域相比，預警系統的準確度、精度和召回率分別提高... （共6頁）