基于YOLO算法的车辆实时检测研究

被引:10
作者
杨晓丽
段敏
虞汉年
孟凡森
曹景胜
机构
[1] 辽宁工业大学汽车与交通工程学院
关键词
车辆实时检测; YOLO算法; 损失函数;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 []; U495 [电子计算机在公路运输和公路工程中的应用]; U463.6 [电气设备及附件];
学科分类号
080203 ; 0838 ; 080204 ; 082304 ;
摘要
随着科学技术的不断发展,人工智能已经融入航空、汽车、航海等领域,人们对智能交通的迫切需求已经成为当今社会迅速发展的趋势。近年来在自动驾驶领域中针对传统的图像识别分类问题,目标检测更符合对行人和车辆实时检测的现实需求。与传统的识别不同,YOLO(You Look Only Once)是一个将目标检测作为回归问题的识别算法,它具有检测速度快、全局性好、泛化性强等特点。本文研究了YOLO算法的实现,并基于Opencv计算机视觉库在Visual Studio开发环境中进行了YOLO算法测试,实验结果表明,车辆识别准确可靠。
引用
收藏
页码:7 / 10
页数:4
相关论文
共 7 条
[1]   基于OpenCV的车牌识别系统设计与实现 [J].
林云 .
物联网技术, 2020, (06) :22-25
[2]   基于改进YOLO v2的车辆实时检测算法 [J].
卞山峰 ;
张庆辉 .
电子质量, 2019, (10) :19-22
[3]   基于YOLO算法的车辆实时检测 [J].
王宇宁 ;
庞智恒 ;
袁德明 .
武汉理工大学学报, 2016, 38 (10) :41-46
[4]  
基于YOLOv3算法的目标检测研究与实现.[D].陈俊.电子科技大学.2020, 07
[5]  
基于YOLO的目标检测算法设计与实现.[D].阮激扬.北京邮电大学.2019, 08
[6]  
基于深度学习的车辆检测算法研究.[D].刘肯.长安大学.2019, 01
[7]  
基于视觉的无人驾驶车前方车辆检测方法研究与实现.[D].周马莉.南京理工大学.2018, 01