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基于轻量化网络的汽车盲区危险检测算法研究
| 论文题名： | 基于轻量化网络的汽车盲区危险检测算法研究 |
| 关键词： | 汽车盲区;危险检测算法;轻量化网络 |
| 摘要： | 汽车A柱是指汽车前挡风玻璃两侧连接车门和车顶的立柱，是保证车体强度的重要因素，直接影响到汽车受到撞击时驾驶员的安全问题，因此，汽车A柱设计有着非常严格的规范。汽车A柱的存在会对驾驶员视野造成遮挡，从而影响驾驶员的判断，造成严重的安全隐患。针对当前因A柱形成的盲区而造成交通事故的情况，将人工智能技术应用在汽车A柱越发重要。本文首先提出设计了基于YOLOv4的轻量化网络，用于汽车盲区危险的检测；由于盲区显示屏和相机安装位置的空间比较特殊，在本文中，利用三维坐标系转换用于计算点空间的三维坐标。然后提出了利用人眼中心点计算盲区的算法。 具体研究内容如下： （1）本文对目标检测算法YOLOv4在网络结构上进行优化。通过将原模型结构的backbone替换为Mobilenet，对模型进行了压缩。将模型原有的普通卷积替换为参数量更少的深度可分离卷积，进一步对模型压缩。将模型的检测头部分替换为Decoupledhead，并去掉原Decoupledhead中的两个3×3卷积，对于回归头分支采用GIoU。通过实验对比，本文优化后的模型mAP为87.0％，比原模型YOLOv4高了1.4个点，权重大小只有原模型的1/4，检测速率达到56FPS。 （2）本文分析了车辆正常行驶时驾驶员视野中的盲区。假设A柱所在的盲角区域在行驶过程中不会改变。即提出驾驶员头部和A柱位置相对固定的假设。基于这一假设，利用相机拍摄当前位置的头部照片。利用上述设计的轻量化网络对人眼进行识别、定位，并计算人眼中心点坐标，通过模拟视线实现盲区计算。 （3）本文通过分析设计的轻量化网络对外部盲区进行危险检测的可行性，当检测到盲区场景出现危险，唤醒A柱盲区消除系统，对盲区进行实时显示，很好的解决了由A柱显示器常亮引起的驾驶员视觉疲劳、分神等问题。 |
| 作者： | 吕家兴 |
| 专业： | 计算机技术 |
| 导师： | 陈胜勇;李天军;薛超 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 天津理工大学 |
| 学位年度： | 2023 |
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