论文部分内容阅读
在公共安防领域,汽车底部潜藏的危险品危害性强,检测难度大.当前车底危险品检测主要通过模板匹配等传统目标检测技术进行检测,但存在检测速度慢、检测精度低的问题,为了能够更好地检测出藏匿于车底部位的危险品目标,提出一种改进的YOLOv3目标检测算法.该方法分别从多尺度图像训练、增加Inception-res模块和省去大尺度特征输出分支3个方面对YOLOv3网络进行改进.实验证明:在自制危险品数据集下,采用双数据集多尺度图像训练,网络的m AP值大约提高了0.9%,单张图像检测耗时大致不变;在3个支路分别增