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基于深度学习的危化品车辆货物类型识别技术研究
被引量:
2
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作者
贾磊
《山西交通科技》
2020年第4期160-162,共3页
危险品运输车辆货物类型标志的自动识别对于运输效率和安全性都起着非常重要的作用,可应用于交通管理、运输安全监控、车辆身份识别等多种任务。提出一种基于YOLO模型的危化品车辆货物类型识别方法,通过建立危化品车辆货物类型数据集,...
危险品运输车辆货物类型标志的自动识别对于运输效率和安全性都起着非常重要的作用,可应用于交通管理、运输安全监控、车辆身份识别等多种任务。提出一种基于YOLO模型的危化品车辆货物类型识别方法,通过建立危化品车辆货物类型数据集,实现在高速公路实时场景下对危险货物类型的自动识别,进一步提升对高速公路危险品货物运输的管理水平。
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关键词
危化品车辆
危险货物类型识别
目标检测
YOLOv3模型
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职称材料
题名
基于深度学习的危化品车辆货物类型识别技术研究
被引量:
2
1
作者
贾磊
机构
山西省交通科技研发有限公司
出处
《山西交通科技》
2020年第4期160-162,共3页
文摘
危险品运输车辆货物类型标志的自动识别对于运输效率和安全性都起着非常重要的作用,可应用于交通管理、运输安全监控、车辆身份识别等多种任务。提出一种基于YOLO模型的危化品车辆货物类型识别方法,通过建立危化品车辆货物类型数据集,实现在高速公路实时场景下对危险货物类型的自动识别,进一步提升对高速公路危险品货物运输的管理水平。
关键词
危化品车辆
危险货物类型识别
目标检测
YOLOv3模型
Keywords
hazardous chemical vehicle
identification of hazardous cargo type
target detection
YOLOv3 Model
分类号
U469.6:TP391.41 [机械工程—车辆工程]
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题名
作者
出处
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1
基于深度学习的危化品车辆货物类型识别技术研究
贾磊
《山西交通科技》
2020
2
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