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...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。展开更多
文摘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。
