基于YOLO算法的车辆实时检测

被引：52

作者：

王宇宁

庞智恒

袁德明

机构：

[1] 武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室

来源：

武汉理工大学学报 | 2016年 / 38卷 / 10期

关键词：

YOLO; 车辆检测; 机器视觉;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

目前,基于机器视觉的车辆检测算法存在检测速度较慢的问题。针对该问题,提出一种基于YOLO算法的车辆实时检测方法。YOLO检测算法的基本模型由卷积层,池化层以及全连接层组成,具有强鲁棒性以及能够快速完成车辆检测任务。选择交通监控视频作为数据集进行车辆检测试验。结果表明,YOLO检测算法的查准率为89.3%,查全率为81.0%,检测速度达到60f/s,基本满足交通监控中车辆检测的实时性需求,说明该方法合理可行。运用该方法与2种不同的检测算法进行对比分析,得出YOLO算法的检测速度最快。

引用

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共 7 条

[1] 采用视觉显著性和深度卷积网络的鲁棒视觉车辆识别算法 [J].