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公开(公告)号:CN114511826A
公开(公告)日:2022-05-17
申请号:CN202111185718.9
申请日:2021-10-12
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V20/56 , G06K9/62 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种智能汽车行人检测算法,包括改进的k‑means聚类算法,对训练数据集中的无效标注数据进行清除;将坐标数据从训练数据集对应的数据文件写入到数组中;获得训练数据集中全部有效标注数据;人为选择k个簇,计算所有有效标注数据与聚类中心的IOU值;选择每个簇中所有数据点的中心作为新的聚类中心;至聚类中心不再移动为止;将最终的聚类结果作为YOLOv3网络模型无监督学习获得的先验框。本发明的有益效果:对栅格单元改进划分尺寸,测试多种复杂场景下的行人检测效果,具有良好的鲁棒性和泛化能力,网络稳定性更高,抗干扰能力更强,检测精度和检测速度得到了显著提升。