汽车智能座舱遗留物品检测

摘要：

随着汽车产业数字化、智能化发展,智能座舱已成为未来的趋势.本文针对车内遗留物品检测任务开展研究,分析车载场景图像数据特点及其带来的挑战,并且针对这些挑战,提出相应的策略.首先,采用Soft Balance Sampler来处理Intra-Domain imbalance和Inter-Domain imbalance问题.针对训练数据不足、泛化性难的问题,采用gridmask和autoaug来缓解.对于车载场景的小目标检测的挑战,采用Mosaic马赛克增强和Soft-nms来提高对小目标的检测效果.最后,基于anchor-base和anchor-free两类模型进行融合,有效提升了检测效果.

关键词：目标检测、智能座舱、深度学习

分类号：U463.6(汽车工程)

在线出版日期：2022-12-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

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