CMES本期精选文章“Analyzing Real-Time Object Detection with YOLO Algorithm in Automotive Applications: A Review”（基于YOLO算法的汽车应用中实时物体检测分析：综述）。
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实时对象识别是一项发展迅速的技术，在许多技术领域都有巨大的扩展潜力。YOLO（You Only Look Once）算法是一种用于图像中物体检测的模型，因其高准确度和快速的工作速度而广为人知。本研究提出了对YOLO研究的综合文献综述，并通过文献计量分析绘制了2020年至2024年期间汽车领域的研究趋势图谱。
1. 前言
现代交通系统正变得越来越复杂，需要创造性的解决方案来应对交通拥堵、安全问题和总体效率等挑战。在各种物体检测算法中，YOLO算法因其对实时性能的强调而在汽车领域中变得非常流行。
YOLO的单阶段架构加快了物体检测过程，使其比多阶段算法更快。这种速度对于自动驾驶汽车尤其重要，因为它们需要能够快速而准确地检测物体，以避免碰撞并实时做出决策。YOLO实现的流程图如图1所示。
图1：YOLO算法流程图
2. 讨论
在各种版本的YOLO中，平均精度作为目标检测的主要指标脱颖而出，广泛用于评估不同数据集的性能。YOLO同样强调准确性和速度，这种平衡体现在平均精度对这两个方面的考虑上。这个度量有效地测量精度（检测的准确性）和召回率（检测的完整性），提供对模型性能的全面评估。
图2展示了不同YOLO版本的平均精度变化情况，以及各版本的应用领域。平均趋势线作为一种统计工具，用于平滑YOLO版本中的平均精度数据波动，这些版本按时间顺序排列。
图2：所讨论的YOLO版本中的平均精度变化
3. 总结
这篇综述文章通过概述YOLO算法在汽车领域三个关键研究方向中的应用作出了贡献。对每个主题及其挑战的综合分析突出了未来研究的机会。
在这些领域中，研究YOLO视频检测的主要目标是开发先进的计算机视觉解决方案，解决实时处理、精度、可扩展性和适应多变环境等具体挑战。通过充分发挥YOLO在速度和精度方面的优势，研究人员旨在解锁新的能力和应用，推动道路交通管理、自动驾驶汽车以及工业制造领域的发展。
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引用格式：
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Gheorghe C, Duguleana M, Boboc RG, Postelnicu CC. Analyzing real-time object detection with YOLO algorithm in automotive applications: A review. Comput Model Eng Sci. 2024;141(3):1939-1981 https://doi.org/10.32604/cmes.2024.054735
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