期刊文献+

基于Yolo V4的拥挤路段车辆检测

Vehicle detection in crowded Road Section based on Yolo V4
下载PDF
导出
摘要 如今在车流量较为大的地方是需要对车辆进行检测监控,但这项任务艰巨,因此时使用智能化的方式去完成任务是较好的选择。YOLO V4算法是在YOLO V3的算法上添加许多ticks同时对backbone也进行了修改、增加了SPP模块增大模型的感受野。YoloV4在精确度和速度上都有所提升,不仅可以在拥挤路段对车辆完成静态识别,同时也可以完成实时检测。 Nowadays,in the place where the traffic flow is relatively large,it is necessary to detect and monitor the vehicles,but this task is difficult,so it is a better choice to use an intelligent way to complete the task.YOLO V4 adds ticks to THE algorithm of YOLO V3.Meanwhile,backbone is modified by adding SPP module to increase the sensing field of the model.YoloV4 has improved accuracy and speed,enabling static identification of vehicles on crowded roads as well as real-time detection.
作者 周万奇 李丹 Zhou Wanqi;Li Dan(Jincheng College,Sichuan University,Chengdu Sichuan,611731)
出处 《电子测试》 2021年第24期60-62,共3页 Electronic Test
关键词 Yolo V4 车辆检测 数据集制作 GIOU损失函数 模型对比 Yolo V4 vehicle detection data set production GIOU loss function model comparison
  • 相关文献

参考文献6

二级参考文献20

共引文献28

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部