【摘 要】
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为了解决传统车辆检测实时性差和摄像头获取信息单一的问题,提出了一种基于改进YOLO_v2模型的车辆实时检测算法。基于YOLO_v2网络结构建立车辆检测模型,证明了YOLO_v2算法在
【机 构】
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武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室,汽车零部件技术湖北省协同创新中心,武汉理工大学汽车工程学院
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为了解决传统车辆检测实时性差和摄像头获取信息单一的问题,提出了一种基于改进YOLO_v2模型的车辆实时检测算法。基于YOLO_v2网络结构建立车辆检测模型,证明了YOLO_v2算法在车辆检测方面准确率高、实时性好。对YOLO_v2算法进行改进,使改进后的算法能对采集到的车载视频信息进行多维度判断:判断图片中是否有车辆及车辆在图片中的位置,判断被检测车辆与摄像头的相对方位及运动趋势,判断被检测车辆对自身车辆的危险程度。实验结果表明,改进后的模型在车载视频上取得了良好的检测效果,解决了车载视频中车辆检测实时性低的问题,并将传统基于视觉的车辆检测从单一维度检测扩展到了多维度检测。
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