基于AC-YOLO的路面落叶检测方法

• A Road Leaf Detection Method based on AC-YOLO

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摘要

摘要：本研究旨在提出一种基于AC-YOLO的路面落叶检测方法，以解决路面落叶对行车安全的影响。首先，对AC-YOLO进行理论分析和改进，提出了一种适用于路面场景的优化网络结构。其次，构建了一个大规模的路面落叶数据集，包括多种天气、路况和落叶密度的场景，用于训练和评估网络模型。然后，利用数据增强技术提高模型的鲁棒性，同时利用标注工具对数据集中的落叶进行标注。接着，对优化后的AC-YOLO模型进行训练，并通过实验评估了模型在路面落叶检测任务上的性能。实验结果表明，我们提出的方法在检测准确率和速度方面较传统方法有较大提升。最后，我们将该方法与几种流行的目标检测算法进行比较，并分析了其优缺点。综上所述，基于AC-YOLO的路面落叶检测方法能够有效地应用于实际行车场景中，提高驾驶员的视觉辅助功能，减少事故风险。未来的研究可以进一步优化算法，以适应不同环境条件下的路面落叶检测需求。

第一章 引言

1.1 研究背景

1.2 研究意义

1.3 相关工作

第二章 AC-YOLO算法介绍

2.1 目标检测技术综述

2.2 YOLO算法原理

2.3 AC-YOLO算法改进

第三章 路面落叶检测数据集构建

3.1 数据采集与标注方法

3.2 数据预处理

第四章 基于AC-YOLO的路面落叶检测方法设计

4.1 网络模型设计

4.2 数据增强方法

4.3 损失函数设计

第五章 实验与分析

5.1 实验设置

5.2 实验结果

5.3 结果分析

第六章 结论与展望

6.1 结论

6.2 研究展望