基于深度學(xué)習(xí)的車輛檢測算法研究
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
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文檔介紹：針對(duì)目前車輛實(shí)時(shí)檢測中存在定位不準(zhǔn)確、檢測精度低等問題，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)路的圖片作為測試集進(jìn)行測試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，YOLOv3算法的檢測精度達(dá)到84.9%，相比于SSD算法，其檢測精度提高了11.3%，檢測速度提高了3.8 f/s。因此YOLOv3算法檢測精度更好，檢測速度更快，能準(zhǔn)確地檢測出圖像中的車輛信息，滿足車輛實(shí)時(shí)檢測的要求。
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