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题名面向多场所的基于深度学习电动车智能安全检测系统
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作者
张梓浩
刘鹏浩
谢汉辉
邵国林
吴振凯
张嘉利
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机构
广州工商学院
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出处
《电脑与电信》
2022年第10期40-44,76,共6页
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基金
2022年广州工商学院校级大学生创新创业训练计划项目“面向多场所的基于深度学习电动车智能安全检测系统”,项目编号:xj202213714085
2020年广州工商学院质量工程高等教育教学改革项目“基于超星泛雅网络教学平台的大数据课程教学改革——以《数据分析与挖掘实战(Python)》为例”,项目编号:ZL20201243
2021年教育部高等教育司产学合作协同育人项目“新工科背景下应用型本科大数据专业创新创业教育模式研究”,项目编号:202102211180。
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文摘
针对电动车充电不规范发生火灾和电动车是否在道路规范行驶的安全问题,提出一个基于深度学习的电动车智能检测系统,通过YOLOv3-MobileNetv1网络设计检测电动车训练模型,能够在图片、视频以及外接摄像头识别电动车,并通过警报声进行警告。本论文将YOLOv3的主干网络Darknet-53替换为MobileNetv1作为训练模型,通过实验证明了更换主干网络的YOLOv3模型其识别速度性能得到了提高;其次运用OpenCV来获取视频流并逐帧识别;最后使用PyQt5在pycharm平台设计出桌面应用程序将结果可视化。
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关键词
YOLOv3
mobilenv1
目标检测
卷积神经网络
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Keywords
YOLOv3
mobilenv1
target detection
convolutional neural network
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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