基于 Yolov5 框架的路面障碍物实时检测算法研究的论文需求分析与总体方案设计
一、需求分析
1. 实时性需求：对于路面障碍物的检测，实时性是非常重要的因素。因此，需要一种能够快
速、准确地识别出路面障碍物的算法，以便驾驶员或自动驾驶系统能够及时做出反应。
2. 准确性需求：算法需要能够准确地识别出路面上的各种障碍物，包括车辆、行人、动物、
道路障碍物等。这要求算法具备强大的特征提取能力和分类能力。
3. 鲁棒性需求：在实际应用中，路面障碍物可能会受到光照、天气、遮挡等因素的影响，因
此算法需要具备一定的鲁棒性，能够在复杂环境下稳定运行。
4. 嵌入式设备支持：对于自动驾驶等应用场景，算法需要在嵌入式设备上运行。因此，需要
考虑算法的计算复杂度、内存占用等因素，以确保算法能够在嵌入式设备上实现实时检测。
二、总体方案设计
基于 Yolov5 框架的路面障碍物实时检测算法总体方案如下：
1. 算法框架选择：选择 Yolov5 算法作为基础框架，该算法在目标检测领域具有出色的性能和
实时性。同时，Yolov5 算法的网络架构由一系列的卷积层、上采样层和连接层组成，能够
通过不同尺度的特征融合和多层次的感知野来提取图像的语义信息，从而实现对不同大小
和形状的目标的准确检测。
2. 数据集准备：收集并标注路面障碍物的数据集。数据集应包括不同种类、不同大小、不同
形状、不同光照条件下的障碍物图像。同时，为了提高算法的鲁棒性，还需要包含一些复
杂环境下的图像。
3. 模型训练与优化：使用收集的数据集对 Yolov5 模型进行训练。在训练过程中，可以通过调
整模型的超参数、优化器等方式来提高模型的性能。同时，还可以采用一些数据增强的方
法来增加模型的泛化能力。
4. 模型评估与测试：在训练完成后，需要对模型进行评估和测试。评估指标可以包括准确率、
召回率、F1 值等。测试过程中，可以使用一些未参与训练的数据集来测试模型的性能。
5. 嵌入式设备部署：将训练好的模型部署到嵌入式设备上，以实现实时检测。在部署过程中，
需要考虑算法的计算复杂度、内存占用等因素，以确保算法能够在嵌入式设备上稳定运行。
6. 系统集成与应用：将实时检测算法与其他系统（如导航系统、控制系统等）进行集成，以
实现自动化驾驶或辅助驾驶功能。在实际应用中，可以通过实时监控和反馈机制来不断优
化算法的性能和鲁棒性。
总之，基于 Yolov5 框架的路面障碍物实时检测算法研究需要综合考虑实时性、准确性、鲁棒性和
嵌入式设备支持等因素
