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遥感图像中的大型交通目标检测应用广泛,但由于遥感图像中小目标的复杂性与多角度性,遥感图像小目标检测效果普遍不佳,存在技术难......
为提高车辆类型检测的精度与速度，提出一种基于YOLOv5s的改进算法。传统YOLOv5s使用Giou作为损失函数，当两个目标边界框出现包含关系......
针对目前PVC皮革瑕疵检测的检测系统中，由于皮革背景花纹的复杂性，在较多的场景中存在检测精度较低下、实时性较差等问题，提出了一种......
人车检测任务是智能交通与智慧道路中的重要组成部分,无论是自动驾驶还是路况监控,都将为今后人们的出行带来巨大的便利。而YOLOv3......
为了能够实现茶叶嫩芽的智能采摘,提出一种改进YOLOV3的茶叶嫩芽检测方法.首先将第二个残差模块的输出特征图与最后一个预测输出进......
对奶山羊养殖场进行智能视频监控,可实现奶山羊异常行为和状况的预警,从而提高管理效率,降低养殖成本。目标检测是智能视频监控的......
智能化管理是养殖业规模化的基础和发展方向。为了实现奶山羊养殖场的智能化和规模化建设,提高奶山羊养殖场的管理水平,本文以西北......
目标检测作为计算机视觉近年来理论和应用研究的热点,在无人驾驶、智能视频监控、航空航天等诸多领域被广泛应用。随着深度学习在......
随着ETC通道车辆违规行为的不断增加,针对该场景下不同尺度和类型的车辆检测已经成为城市交通管理的一项重要工作.论文基于高速公......
针对自然场景文本检测中没有明确全局特征的重要性,导致文本检测过程中存在文本的误检、漏检问题,提出了基于注意力机制的自然场景......
为了解决无人驾驶障碍物检测在园区场景中准确率低、实时性不足等问题,提出一种基于改进YOLOv3(You Only Look Once)和立体视觉的......
针对交通检测中存在的交通标志尺寸较小、距离较远、实际道路场景复杂等问题,提出一种基于改进先验框和目标定位损失的交通标志多......
为了快速识别和准确定位自然环境下苹果果实目标,提出了一种改进全卷积单阶段无锚框(FullyConvolutional One-Stageobjectdetectio......
随着大数据时代的到来,基于深度学习的目标检测算法在检测精度和实时性上有着非常大的提升,并且在安防、智慧工地、自动驾驶汽车等......
近年来,在我国建筑行业领域发生的安全事故中,超过6成的人员伤亡是由于未佩戴安全帽造成的。佩戴安全帽,是在各类工程环境下对生命......
课堂上学生的面部表情和姿态是学习状态的一种自然流露,能够反映出学习者当前的学习状态。而传统的情感识别方法存在识别准确率低......
针对目前社区视频监控使用人脸相机仅采集出入口人脸数据,而缺失有数据价值的人体其他属性信息的问题,提出一种将改进YOLOv3网络和......
针对新冠肺炎防控期间肉眼识别判断行人是否佩戴口罩效率低且存在较大风险的问题,提出一种改进检测目标边框损失的自然场景下行人......
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针对视频车辆识别方法检测精度不高的问题,提出一种基于GIoU的YOLOv3车辆识别方法。采用Darknet-53预训练模型对实验目标车辆的样......
YOLOv3目标检测算法检测速度快且精度较高,但存在对小目标检测能力不足、边界框定位不准确等问题。提出了一种基于YOLOv3改进的目......
针对我国自动驾驶的辅助识别交通标志误差率大、检测速度慢、需人工参与等问题,提出一种基于改进YOLOv3的交通标志检测识别方法。......
移动端计算力不足和存储有限导致车辆信息检测模型精度不高、速度较慢。针对这一问题,提出一种基于RetinaNet改进的车辆信息检测算......
针对yolov3算法应用于车辆类型检测中速度较快但精度相对较低的问题,提出在原始yolov3算法中使用GIoU代替均方差损失函数作为边界......
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