基于AOD-Net和SSD的雾天车辆和行人检测

摘要

为了提高智能汽车在恶劣天气下的环境感知能力,提出一种针对雾天环境下车辆和行人的检测方法.将AOD-Net去雾算法与SSD目标检测算法相结合,实现了城市交通雾天环境下的车辆和行人检测.利用去雾处理后的雾天图片和原始带雾图片分别进行目标检测模型训练,并在不同雾浓度等级的交通环境下进行车辆和行人检测,结果显示:AOD-Net与SSD网络相结合得到的检测mAP值可达75.8％,比SSD算法的mAP值高4.1％,表明AOD-Net与SSD网络相结合的算法能更加有效地检测带雾图片中的车辆和行人.