《表1 汽车侦测结果比较：基于远红外热影像融合机器学习及专家领域特征的夜间道路障碍物侦测》

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《基于远红外热影像融合机器学习及专家领域特征的夜间道路障碍物侦测》

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训练数据包含了2 468帧影像，其中有行人对象3 447个、机车对象3 105个、汽车对象2 430个。测试数据包含了2 338帧影像，其中有行人对象4 071个、机车对象1 923个、汽车对象2 239个。选取了较有代表性的2个对象侦测技术进行比较，分别为Mask R–CNN[3]、YOLO[4]。表1～3的初步测试结果表明，本系统的表现优于比较对象。