【摘 要】
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世界卫生组织统计的数据显示,全球失明人数超过3600万,且有逐年递增的趋势.对于视障人群而言,其出行十分不便,并且现有的盲道识别算法大多是基于颜色和纹理,检测速度较慢,不能很好地解决盲人出行难的问题.为此,本研究提出一种基于YOLOv3网络模型的盲道识别算法.笔者使用LabelImg工具对收集到的数据进行标注,再将标注后的图片送入模型中进行训练,并调整参数,得到最佳的检测模型.试验结果表明,YOLOv3算法的识别准确率达到98％,为优化盲道识别算法提供了新思路.
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世界卫生组织统计的数据显示,全球失明人数超过3600万,且有逐年递增的趋势.对于视障人群而言,其出行十分不便,并且现有的盲道识别算法大多是基于颜色和纹理,检测速度较慢,不能很好地解决盲人出行难的问题.为此,本研究提出一种基于YOLOv3网络模型的盲道识别算法.笔者使用LabelImg工具对收集到的数据进行标注,再将标注后的图片送入模型中进行训练,并调整参数,得到最佳的检测模型.试验结果表明,YOLOv3算法的识别准确率达到98％,为优化盲道识别算法提供了新思路.
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