基于YOLOv4的前向障碍物识别与预警系统研究-信息记录材料2025年03期-手机知网

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公路与水路运输

基于YOLOv4的前向障碍物识别与预警系统研究

闽南理工学院实践教学中心 | 李荣彬

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为提升前向障碍物识别与预警系统的性能，本研究采用目标检测YOLOv4算法结合实际应用场景构建改进的YOLOv4-MCAK(MobileNet convolutional attention Kalman, MCAK)算法。通过优化网络结构提升识别性能...

机　构:

闽南理工学院实践教学中心；

领　域:

公路与水路运输；计算机软件及计算机应用；自动化技术；

关键词:

YOLOv4；前向障碍物；识别与预警系统；车道线检测；特征提取；

格　式:

PDF原版；EPUB自适应版(需下载客户端)

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