公开(公告)号：CN115376108A

公开(公告)日：2022-11-22

申请号：CN202211098795.5

申请日：2022-09-07

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 张登银 ,  辛文红 ,  金小飞

IPC: G06V20/58 ,  G06V10/36 ,  G06T5/00 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种复杂天气下障碍物检测方法及装置，包括：获取复杂天气环境下图像；利用带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法MSRCR对图像进行增强预处理；将预处理后的图像输入训练好的基于改进YOLOv3网络的障碍物检测模型；根据所述基于改进YOLOv3网络的障碍物检测模型的输出，确定复杂天气下障碍物检测结果；其中所述障碍物检测模型的构建方法包括：在YOLOv3的卷积块Convolutional Set中插入了SPP模块；使用ELU激活函数替换原YOLOv3网络中卷积层的Leaky‑ReLU激活函数；获取不同天气条件下障碍物检测的数据集；使用K‑Means++算法对数据集中真实框重新聚类，得到合适的锚框；通过处理后的数据集对障碍物检测模型进行训练，得到训练好的基于改进YOLOv3网络的障碍物检测模型。