摘要：运用YOLO(You Only Look Once)实时目标检测算法解决了驾驶视频目标检测问题。针对目标检测算法受环境条件影响鲁棒性差、小目标识别能力不高的问题,建立了涵盖多种天气环境、包含疑难目标的驾驶视频样本数据库,提出了疑难样本训练方法,训练出可在多种天气环境中良好识别小型汽车、行人、公交车及货车的YOLO检测模型。实验结果表明,该训练方法可有效提升目标检测性能;所得检测模型具有较高的召回率和精确度,可初步应用于实时驾驶视频的目标检测。

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