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申请/专利权人：安徽理工大学

摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体是一种基于Tiny‑Yolov4的无人驾驶电机车障碍物检测方法及电子设备，包括以下步骤：S1、获取障碍物检测目标图像数据，将检测目标图像数据划分为训练集、验证集和测试集；S2、将Tiny‑Yolov4算法中的颈部Neck的LeakyRelu激活函数改成Mish激活函数；S3、增加Tiny‑Yolov4头部Head的预测尺度，得到改进后的Tiny‑Yolov4模型；S4、将S1的数据导入改进后的Tiny‑Yolov4模型中，经训练、验证和测试后得到的最优配置参数的改进Tiny‑Yolov4模型作为检测模型；S5、向所述检测模型输入待检测的障碍物图像数据，通过所述检测模型实现对待检测的障碍物图像数据的检测处理；本发明能够准确快速的检测并识别煤矿运输巷道中的障碍物。

主权项：1.一种基于Tiny-Yolov4的无人驾驶电机车障碍物检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取障碍物检测目标图像数据，将检测目标图像数据划分为训练集、验证集和测试集；S2、将Tiny-Yolov4算法中的颈部Neck的LeakyRelu激活函数改成Mish激活函数；S3、增加Tiny-Yolov4头部Head的预测尺度，得到改进后的Tiny-Yolov4模型；S4、将S1的数据导入改进后的Tiny-Yolov4模型中，经训练、验证和测试后得到的最优配置参数的改进Tiny-Yolov4模型作为检测模型；S5、向所述检测模型输入待检测的障碍物图像数据，通过所述检测模型实现对待检测的障碍物图像数据的检测处理；步骤S2中的Mish激活函数为光滑的非单调激活函数，其表达式fx如下：fx＝x·tanζx，其中ζx是一个softmax激活函数和，ζx表达式为：ζx＝SoftPlusx＝ln1+ex其中x为输入数据，e为纳皮尔常数；步骤S4具体如下：所述将步骤S1得到的训练集导入至步骤S3得到的改进Tiny-Yolov4模型，对改进Tiny-Yolov4模型进行训练；然后通过步骤S1得到的验证集进行验证，以及通过步骤S1得到的测试集对改进Tiny-Yolov4模型的鲁棒性进行测试，根据验证和测试结果将训练后改进Tiny-Yolov4模型的配置参数调节为最优配置参数；改进后的Tiny-Yolov4模型中的CBL模块由卷积层Conv、批标准化层BN和LeakyRelu激活函数组成；CBM模块由卷积层Conv、批标准化层BN和Mish激活函数组成。

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权利要求：

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