【摘 要】
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交通监控视频的车辆目标检测是智能交通监控系统中至关重要的组成部分,是车辆计数、事故检测等一系列操作的基础.针对YOLOv3 tiny网络存在的漏检、重复检测、误检等问题,通过增加网络中的卷积层个数,并将空间金字塔池化(spatial pyramid pooling,SPP)网络加入YOLOv3-tiny的特征提取网络之后,提出了YOLOv3-tiny的改进模型.通过网上收集车辆数据集并使用labelImg工具进行数据标注,得到了Vehicle实验数据集.实验结果表明,改进模型在车辆目标的检测精度和速度方面
【机 构】
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西安石油大学计算机学院 陕西西安 710000
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交通监控视频的车辆目标检测是智能交通监控系统中至关重要的组成部分,是车辆计数、事故检测等一系列操作的基础.针对YOLOv3 tiny网络存在的漏检、重复检测、误检等问题,通过增加网络中的卷积层个数,并将空间金字塔池化(spatial pyramid pooling,SPP)网络加入YOLOv3-tiny的特征提取网络之后,提出了YOLOv3-tiny的改进模型.通过网上收集车辆数据集并使用labelImg工具进行数据标注,得到了Vehicle实验数据集.实验结果表明,改进模型在车辆目标的检测精度和速度方面均有明显提升,在mAP@0.5及mAP@[.5:.95]的检测精度分别提高了2.5％和5.1％,召回率改进了1.2％.
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