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本发明公开了一种基于YOLOv5的无人车辆搭载摄像头目标检测方法,包括无人车本体,以及安装在无人车本体前端的摄像头;所述的摄像头采集图片,将图片进行分类预处理后,再将预处理过的图片放入到YOLOv5网络模型中进行训练处理,训练过程中模型会对训练集中的图像特征点进行提取,经过多次迭代,可以得到训练完成的检测模型文件,检测模型文件为.pt格式;处理后得到的最优异的文件检测模型部署到嵌入式等设备并应用。本发明在训练时能够提取更多的特征信息,大大加强了YOLO算法对于隐蔽性强的目标的提取性能,有效地提升了识别准确率,训练效果较好,漏检率较低。
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