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摘要
复杂交通场景下，针对行人、电瓶车检测和识别由于光照强度、事物遮挡等情况下出现的精度低、实时性较差等问题，给出了一种改进YOLO算法的目标检测方法。首先，利用多尺度方法增加训练样本，构建专门的混行目标数据集；然后，对目标检测模型进行了改进，在YOLOv4的网络框架下，将双边滤波的高斯金字塔变换Retinex图像增强网络与YOLOv4网络有效融合；最后，构建基于双边滤波的高斯金字塔变换Retinex图像增强算法融入模型。通过实际道路检测，证明了该算法的有效性。
- 出版日期2022
- 单位南京审计大学
