汽车工程师

2024年08期

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《汽车工程师》是技术类期刊，国内外公开发行。本刊宣传国家对汽车工业的方针、政策报道有关轿车、微型车、发动机及其零部件的研... 展开

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基于多尺度特征融合的车辆及行人目标检测算法* 【摘要】针对道路交通环境复杂多样，车辆及行人检测易出现错检及漏检的问题，提出一种基于多尺度特征融合的车辆及行人目标检测算法YOLOv8-RC。首先，在基础网络YOLOv8的结构中引入RCS-OSA模块代替原有模块，对所提取的特征信息进行增强...
基于YOLO算法的非机动车辆检测模型* 【摘要】针对自动驾驶车辆目标检测过程中非机动车因体积小、易被遮挡而导致误检和漏检的问题，为提高非机动车的检测精度，对YOLOv4基础算法进行改进，利用跨阶段连接优化特征提取融合网络，在减少计算量的同时提高检测性能，并嵌入卷积块注意力模块（C...
基于改进YOLOv7的红外行人目标检测方法 【摘要】针对红外行人目标检测过程中，图像中行人目标特征不显著、小目标密集、背景复杂等因素导致的检测不全、误检率高等问题，提出了一种基于改进YOLOv7的红外行人目标检测算法。首先，以YOLOv7-tiny模型为基础，采用基于通道注意力机制的...
基于轻量化U2-Net的车道线检测算法研究* 【摘要】针对车道线遮挡、道路阴影等多车道驾驶环境下提取的车道线特征信息缺失造成预测车道线模糊、不连续等问题，提出一种基于轻量化U2-Net的车道线检测算法。首先，以轻量化U2-Net的残差U形模块（RSU）和多特征尺度融合获得全局信息丰富的...
基于特征提取与边缘点投票的实时车道线识别* 【摘要】针对低算力车载计算平台的车道线检测需求，提出了一种低算力依赖的实时车道线识别方法。考虑车辆行驶过程中的光照变化，提出一种自适应光照的颜色分离方法实现车道特征提取；基于经典的边缘检测与霍夫变换算法，定义有效边缘点形式，通过边缘点投票确...
自卸车右转盲区风险目标动态检测算法研究 【摘要】针对自卸车外形尺寸大导致车辆右转弯时存在较大视野盲区的问题，提出一种自卸车右转盲区风险目标动态检测算法，该算法利用YOLOv8模型的C2f模块和损失计算模块，提高了模型的检测精确率。同时，在盲区中预设4条位置阈值线，增加盲区风险预警...
基于引导滤波的车载视频图像去雾简化模型 【摘要】为解决现有视频去雾模型计算量大、运算速度慢且只能处理单幅图像的问题，提出了基于引导滤波的车载视频图像去雾简化模型。对光能的大气衰减指数定律和雾霾退化的物理模型进行修正得到去雾简化模型，利用灰度图法和引导滤波法确定了模型中的雾气浓度系...

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