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基于YOLO V3的无人机航拍车辆检测方法
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1
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摘要
针对无人机航拍视频中车辆目标的检测和定位问题,提出了一种基于YOLO V3深度卷积神经网络的车辆检测方法,提高车辆检测过程中的目标置信度,降低漏检率。在网络结构设计上,构建一个基于残差网络的卷积神经网络提取每帧视频的深度特征,随后在此基础上对中间卷积结果进行上采样、连接处理,分别输出三种分辨率的特征图,并在每个分辨率的特征图上设置5个锚点框。
作者
赵宇航
左辰煜
朱俊杰
钱诚
机构地区
常州工学院
出处
《电子世界》
2020年第13期110-111,共2页
Electronics World
关键词
卷积神经网络
网络结构设计
深度特征
无人机航拍
车辆检测
锚点
上采样
漏检率
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
引文网络
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