基于YOLOv5的车辆检测算法

随着5G技术的兴起,智能交通系统的研究成为当下热点,车辆检测则是其中最重要的内容之一。车辆检测技术不仅为交通拥堵、车辆违停、超速等问题的解决提供了便利,还能促进无人驾驶、车流量统计、车辆防碰撞预警等智能技术的发展。目前,随着深度学习的广泛应用,车辆检测技术也愈发成熟。YOLOv5模型较YOLOv4更加轻量化且精度高。本文提出YOLOv5n算法对行驶车辆进行目标检测,并使用CIOU损失来提高边界框回归的准确率。经验证,该方法准确率高,具有较高推广价值。