基于机器视觉图像高速公路目标识别方法研究

摘要

当前，随着汽车自动驾驶技术不断更新拓展，电脑系统对于道路车辆目标的识别也就成为了需要研究的重点内容之一。在车辆识别领域，最重要的一种算法就是YOLO算法，他有着很高的计算精度，也更快，能够较好解决汽车目标识别的问题。但是考虑到在实际公路行驶过程中安全性能，并且对路况复杂程度进行充分的考量，既要有效检测常规车辆，还需要针对性的检测视野较远的小目标。

在文中，会利用特征融合的方式，集中提取极小目标特征，再利用改进的k-means算法，将数据中的车辆目标进行区分和聚类，提出了一种用于在YOLO中引入上下文信息的多级特征融合方法，同时通过对基于回归