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改进YOLOv3的全景交通监控目标检测
被引量:
25
1
作者
孔方方
宋蓓蓓
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第8期20-25,共6页
针对城市交通场景复杂、车辆及行人等目标多且尺度变化大等特点,提出一种改进的YOLOv3全景交通监控多目标检测方法。以YOLOv3网络为基础,兼顾大小尺度目标特性设计4个检测尺度,并进行多尺度特征融合处理。利用K-means聚类方法对数据集...
针对城市交通场景复杂、车辆及行人等目标多且尺度变化大等特点,提出一种改进的YOLOv3全景交通监控多目标检测方法。以YOLOv3网络为基础,兼顾大小尺度目标特性设计4个检测尺度,并进行多尺度特征融合处理。利用K-means聚类方法对数据集中的标注目标框进行聚类分析,选取优化的聚类锚点框宽高维度作为改进YOLOv3网络的初始候选框。全景交通监控检测目标包括大型汽车、小型汽车、骑行摩托车、骑行自行车和行人5类。在测试集上目标检测平均精度和召回率分别达到84.49%和97.18%,较原始YOLOv3分别提高了7.76%和4.89%,处理速度可满足交通场景下实时性检测要求。
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关键词
目标检测
全景交通监控
K-MEANS
特征融合
卷积神经网络
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职称材料
题名
改进YOLOv3的全景交通监控目标检测
被引量:
25
1
作者
孔方方
宋蓓蓓
机构
长安大学信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第8期20-25,共6页
基金
国家自然科学基金(No.61271262)
陕西省自然科学基金(No.2014JQ8320)。
文摘
针对城市交通场景复杂、车辆及行人等目标多且尺度变化大等特点,提出一种改进的YOLOv3全景交通监控多目标检测方法。以YOLOv3网络为基础,兼顾大小尺度目标特性设计4个检测尺度,并进行多尺度特征融合处理。利用K-means聚类方法对数据集中的标注目标框进行聚类分析,选取优化的聚类锚点框宽高维度作为改进YOLOv3网络的初始候选框。全景交通监控检测目标包括大型汽车、小型汽车、骑行摩托车、骑行自行车和行人5类。在测试集上目标检测平均精度和召回率分别达到84.49%和97.18%,较原始YOLOv3分别提高了7.76%和4.89%,处理速度可满足交通场景下实时性检测要求。
关键词
目标检测
全景交通监控
K-MEANS
特征融合
卷积神经网络
Keywords
target detection
panoramic traffic monitoring
K-means
feature fusion
convolutional neural network
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进YOLOv3的全景交通监控目标检测
孔方方
宋蓓蓓
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020
25
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