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改进YOLO算法的复杂交通场景目标检测

宦涣 孙艳文

西安工程大学学报2022,Vol.36Issue(6):P.86-92,7.
西安工程大学学报2022,Vol.36Issue(6):P.86-92,7.DOI:10.13338/j.issn.1674-649x.2022.06.012

改进YOLO算法的复杂交通场景目标检测

宦涣 1孙艳文2

作者信息

  • 1. 启迪云控(上海)智能汽车科技有限公司,上海201815
  • 2. 南京审计大学信息工程学院,江苏南京211825
  • 折叠

摘要

关键词

目标检测/图像增强/深度学习/YOLOv4模型/Retinex算法

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

宦涣,孙艳文..改进YOLO算法的复杂交通场景目标检测[J].西安工程大学学报,2022,36(6):P.86-92,7.

基金项目

上海市科学技术委员会项目(21DL135001) (21DL135001)

江苏省研究生培养创新工程研究生科研与实践创新计划(KYCX21_1944)。 (KYCX21_1944)

西安工程大学学报

OACSTPCD

1674-649X

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