उन्नत YOLOv7 एल्गोरिदम पर आधारित बुद्धिमान वाहन वस्तु पहचान

सार बुद्धिमान ड्राइविंग ऑटोमोबाइल का पर्यावरण जागरूकता पर आधारित है, और वह तकनीक जो पर्यावरण धारणा को संभव बनाती है वह लक्ष्य पहचान है। सड़क यातायात के दृश्य जटिल और परिवर्तनीय होते हैं, जिससे गलत पहचान और छोटे वस्तुओं और अस्पष्ट क्षेत्रों की छूट जैसी समस्याएँ उत्पन्न हो सकती हैं। इसके अलावा, उनकी सीमित प्रोसेसिंग क्षमता के कारण, बुद्धिमान कारों में न केवल उच्च पहचान सटीकता और गति होनी चाहिए, बल्कि उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म पर निर्भरता को कम करने के लिए एक कम-जटिलता वाला मॉडल भी होना चाहिए। अन्य हल्के मॉडलों की तुलना में, YOLOv7 एल्गोरिदम के हल्के संस्करण में प्रोसेसिंग और पैरामीटर की संख्या के मामले में सुधार का बहुत अवसर है। इस प्रकार, उन्नत YOLOv7 एल्गोरिदम के आधार पर, यह शोध एक बुद्धिमान वाहन लक्ष्य पहचान तकनीक का सुझाव देता है। YOLOv7-tiny नेटवर्क संरचना छोटे लक्ष्य पहचान परत के जोड़, विशेषता निष्कर्षण प्रक्रिया को बढ़ाने के लिए संदर्भ एकत्रण मॉड्यूल का परिचय, जटिल परिदृश्यों में छोटे लक्ष्यों को पहचानने की क्षमता बढ़ाने, पहचान को तेज करने के लिए SPPCSPC मॉड्यूल का पुनर्संरचना, और पेरामीटर की संख्या और गणना बोझ को कम करने के लिए P-ELEN मॉड्यूल का प्रस्ताव, जो अतिरिक्‍त गणना और मेमोरी एक्सेस को कम करता है, का आधार है। नौ सेट तुलना परीक्षण, आठ सेट अपद्रव प्रयोग, और पहचान प्रभावों का उपयोग उन्नत YOLOv7 एल्गोरिदम के पहचान प्रदर्शन को मान्य करने के लिए किया जाता है। प्रयोगात्मक निष्कर्ष दर्शाते हैं कि उन्नत YOLOv7 एल्गोरिदम पहचान सटीकता बढ़ाने के साथ-साथ मॉडल की जटिलता को कम करता है।