1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

随着我国人民生活水平的日渐提高，越来越多的家庭拥有机动车，随之而来的便是城市内的交通环境越来越复杂。

尽管现在的车辆配备了日渐完善的安全设备和防撞技术，近两年的交通事故的死亡人数依然很高.此外，国内外不少公司也开始陆续推出自动驾驶汽车，如果自动驾驶技术广泛运用车辆系统上，将会避免许多本可以避免的交通事故。

在自动驾驶系统中对行人和车辆的检测极为关键，如果检测速度慢或者检测效果差就容易导致人身安全事故。

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

一：研究内容：1.实现的具体功能要求:行人、车辆检测是自动驾驶中的一项重要技术，对于行人、车辆检测往往需要较高的精确度和实时性。

yolov5 是一种通用的目标检测算法，但将其使用到行人、车辆的目标检测时，由于行人、车辆数据集存在着样本不均衡和小目标过多的问题，yolov5 算法往往难以达到预计效果。

(1) 针对数据集样本不均衡问题采用数据增强对输入的图像进行预处理。