45、基于改进YOLOv3的车辆检测与高相似度环境下传感器融合建图算法研究

基于改进YOLOv3的车辆检测与高相似度环境下传感器融合建图算法研究

在计算机视觉和机器人导航领域，车辆检测和环境建图是两个重要的研究方向。本文将介绍基于改进YOLOv3的车辆检测方法以及高相似度环境下传感器融合建图算法。

基于改进YOLOv3的车辆检测

改进YOLOv3网络结构

为了提高对大、中、小不同尺寸车辆目标的检测能力，研究人员对YOLOv3网络进行了改进。具体措施包括：
- 根据数据集中目标的真实框大小确定自适应多尺度锚框大小。
- 引入坐标误差损失函数DIoU，该函数充分考虑了候选框与真实框之间的重叠率、中心点距离和长宽比，能在不增加模型大小和推理速度的情况下提高车辆检测的准确性。

改进后的YOLOv3网络结构如下：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A(416*416*3):::process --> B(Darknet -53):::process
    B --> C1(Res1):::process
    B --> C2(Res2):::process
    B --> C3(Res8):::process
    B --> C4(Res8):::process
    B --> C5(Res4):::process
    C1 --> D1(CBL):::process
    C2 --> D2(CBL):::process
    C3 --> D