基于深度學(xué)習(xí)的車輛檢測(cè)算法研究
所屬分類:技術(shù)論文
上傳者:zhoubin333
文檔大小:788 K
標(biāo)簽: YOLOv3算法 SSD算法 車輛實(shí)時(shí)檢測(cè)
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文檔介紹:針對(duì)目前車輛實(shí)時(shí)檢測(cè)中存在定位不準(zhǔn)確、檢測(cè)精度低等問題,采用了一種以Darknet-53為骨架網(wǎng)絡(luò)的YOLOv3車輛檢測(cè)算法,將該算法模型在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集Pascal-VOC2012上進(jìn)行訓(xùn)練,以拍攝的西安南二環(huán)路的圖片作為測(cè)試集進(jìn)行測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,YOLOv3算法的檢測(cè)精度達(dá)到84.9%,相比于SSD算法,其檢測(cè)精度提高了11.3%,檢測(cè)速度提高了3.8 f/s。因此YOLOv3算法檢測(cè)精度更好,檢測(cè)速度更快,能準(zhǔn)確地檢測(cè)出圖像中的車輛信息,滿足車輛實(shí)時(shí)檢測(cè)的要求。
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