基于YOLOv4的车辆检测与识别研究OA
对车辆信息进行监控是交通灯智能调控中的重要技术,为了应对当前车辆信息监控技术在精度、速度以及稳定性方面带来的挑战,文中提出了一种基于YOLOv4的车辆检测与识别算法.通过网络爬虫技术采集车辆数据集,并使用旋转、缩放以及加噪声等数据增强算法扩充各类车辆的数据集,再手动对数据集进行标注.使用K-means++聚类方式得到适应于该数据集的锚框坐标点,并用CIOU损失函数对训练过程进行优化,再经过CSPDarkNet53网络框架进行训练,发现实验结果达到…查看全部>>
王嘉璐;王颖;钱立峰;施恺杰;谢剑锋;杨昊天
南昌工程学院信息工程学院,江西南昌 330022南昌工程学院信息工程学院,江西南昌 330022南昌工程学院信息工程学院,江西南昌 330022南昌工程学院信息工程学院,江西南昌 330022南昌工程学院信息工程学院,江西南昌 330022南昌工程学院信息工程学院,江西南昌 330022
信息技术与安全科学
车辆检测YOLOv4K-means++ 聚类CSPDarkNet53CIOUAnchor Box
《物联网技术》 2022 (2)
24-27,4
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