改进YOLOv3的车辆实时检测与信息识别技术

来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：lanses

【摘要】

：

在复杂无约束自然场景下对车辆实时检测和相关信息的提取识别一直是计算机视觉领域内重要的研究内容之一。该领域问题的突破不但可以为汽车自动驾驶技术的实现和完善带来实际效果的提升,并且在停车场的自动停车调度算法和实时泊车监控系统的改进上有着重要的现实意义。针对当前实时车辆信息检测中存在的车辆检测区域不完整、精度不高以及无法对场景中较远车辆进行准确定位等相关问题,提出了一种Vehicle-YOLO的实时车辆

【作者】

：

顾恭徐旭东

【机构】

：

北京工业大学信息学部计算机学院

【出处】

：

计算机工程与应用

【发表日期】

：

2020年22期

【关键词】

：

车辆实时检测 YOLOv3 目标定位卷积神经网络深度残差网络特征图 real-time vehicle detectionYOLOv3target det

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