基于改進(jìn)YOLOv5及危險(xiǎn)區(qū)域判斷的碰撞預(yù)警系統(tǒng)研究

摘要： 為提升碰撞預(yù)警系統(tǒng)對周圍環(huán)境的感知能力，提出一種基于YOLOv5及危險(xiǎn)區(qū)域判斷的碰撞預(yù)警系統(tǒng)。首先，通過通道注意力模塊提高模型的判別能力和準(zhǔn)確性，然后，使用路徑聚合網(wǎng)絡(luò)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(yù)警激活區(qū)域過濾相對安全的目標(biāo)，提高了預(yù)警系統(tǒng)的預(yù)警精確度。結(jié)果表明，引入預(yù)警激活區(qū)域后，與無預(yù)警激活區(qū)域相比，預(yù)警系統(tǒng)的準(zhǔn)確度、精度和召回率分別提高...