针对目前道路目标检测算法因存在网络结构复杂、计算量大而不利于在嵌入式平台部署的问题，提出了一种改进的轻量级YOLO v5s道路目标检测算法，将YOLO v5s骨干网替换为MobileNetV3进行特征提取，降低了网络的参数量和计算量。实验结果表明：在自制的常见道路目标数据集上，改进后的算法在保证较高检测精度的情况下，使模型体积减小49.3%，参数量减少50.3%，从而降低了硬件部署成本，可满足在嵌入式端部署后对道路目标检测的准确率和实时性要求。
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