【摘 要】
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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CSPD
【基金项目】
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江西省科技厅重点研发项目（20161BBG70055）；
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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,发现实验结果达到了良好的效果,可满足实际应用的需要。
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