YOLOv3算法相关论文
侧扫声呐图像目标检测在水下研究领域起着至关重要的作用。然而,声呐图像存在的复杂背景、严重噪声干扰和形状各异的多类别目标等......
设计了一款基于履带运动的苹果采摘机器人控制系统。工作原理为：首先，通过安装在机械臂上的工业摄像机采集苹果图像，发送给总控制系统......
针对传统视觉背景提取（Visual Background Extractor,ViBe）算法在进行行人检测时会产生鬼影的缺点，本文提出了一种基于改进的ViBe和YO......
近年来，计算机的算力越来越高，高性能辅助驾驶系统层出不穷。辅助驾驶主要包含感知、决策、控制三个部分。感知系统是整个辅助驾驶系......
近年来,小目标和遮挡目标检测成为遥感图像处理和人流量监测的研究热点之一。在复杂的场景中,目标尺度小、密集程度高并且容易发生......
针对公共场所人群口罩佩戴检测小尺度目标较多导致其检测精度不高的问题，本文改进了YOLOv3的特征金字塔结构，利用跳跃连接和包含通道......
机器人抓取技术广泛应用在生产生活等诸多领域,为进一步满足社会发展需求,机器人需要更强的环境适应能力。结合近年来的人工智能研......
针对无人驾驶中交通标志尺寸小、占据像素点少、特征不明显而带来的检测困难且无法实时识别的问题，提出一种基于Inception-Yolov3（In......
针对YOLOv3算法在小目标上检测效果不佳,漏检率较高的问题,提出一种改进YOLOv3网络结构的小目标识别方法.首先,利用优化的K-means......
近年来,随着人工智能与机器视觉技术飞速发展,行人检测和跟踪技术因其具有重要的学术研究价值和商业价值,受到人们广泛关注,基于检......
我国是农业大国,近年来农业装备向机械化、智能化和无人化实现了跨越式发展。作为农业装备重要组成部分的果园无人农机,具备果园作......
生活垃圾图片背景复杂,同一类垃圾特征差异性大,给垃圾检测带来了极大的挑战.为实现复杂场景下生活垃圾的实时检测,论文提出了一种......
针对教室内人物目标的识别场景,研究了 目标检测算法YOLOv3的改进及测试.通过分析教室内人物目标识别的特点和YOLOv3网络特征提取......
疲劳驾驶是引发交通事故的主要原因之一,为了预防疲劳驾驶的发生,基于多信息融合方法研究了驾驶员疲劳检测技术.通过改进的Yolov3......
使用传统视觉对绝缘子进行目标检测的方法效率偏低,稳定性也较差.针对这些问题对YOLOv3原始模型做出了两方面的改进:利用K-means++......
随着计算机硬件运行能力的逐渐提高,深度学习领域取得了前所未有的突破。越来越多的传统行业为了适应智能时代的需求,选择进军互联......
架空输电线路是当前我国进行电力传输的主要途径,铺设在野外环境中常会被一些“异物”缠绕,比如塑料薄膜、气球、风筝等。若这些异......
为解决水利工程施工危险源辨识精度低、实时性差及鲁棒性弱等问题，提出了新型智能建设安全管理危险源辨识方法。通过ZED双目视觉相......
基于视觉的布匹疵点检测具有检测效率高和成本低的优势.目前基于深度学习的目标检测算法得到了广泛应用,但是布匹疵点检测具有检测......
针对部署在嵌入式平台的目标检测模型在检测航拍目标时存在的检测速率低、耗时高、存储容量低的问题,提出一种基于优化YOLOv3算法......
路面交通在现代社会的出行方式中占据着引领性地位,道路交通标志可以及时显著地把有用交通信息传递给驾乘人员,保障车辆驾驶者的人......
针对人工湖中的水面漂浮物检测问题,提出了一种基于改进YOLOv3的水面漂浮物目标检测算法,目标检测包括目标识别与目标定位.首先通......
为有效缓解道路堵塞状况,减少交通事故的频繁发生,本文对智慧交通信号灯系统进行开发设计.此系统主要采用深度学习目标检测方法YOL......
为提升复杂背景下混凝土桥梁表观病害检测精度,提出一种基于改进YOLO v3算法的桥梁表观病害检测方法.首先,针对病害存在密集分布且......
针对人工检测斜拉桥拉索表面缺陷效率低、危险性高、鲁棒性差、检测效果主观性强等问题,提出改进YOLOV3算法进行斜拉桥拉索表面缺......
在室外环境进行机器人目标识别与跟踪是计算机视觉和机器人技术的前沿发展方向,机器人在导航、智能监控、多机协作、人机交互等领......
钢筋混凝土桥梁结构在长期服役过程中,受材料老化、车辆超载、施工缺陷、运营环境恶劣等多重因素耦合作用,会不可避免地产生混凝土......
受电弓是火车从电网中获取电能的关键设备,其质量决定着列车的电能传输和运行安全。当前的受电弓检测技术难以满足实时且精确的需......
由于照明、逆光拍摄和复杂背景等因素导致航拍巡线图像经常出现低照度、照明不均匀、细节丢失等问题,严重影响目标检测可靠性,同时......
为提高垃圾分类效率,应对日益繁杂的垃圾分类工作,使垃圾分类智能化,高效化.运用卷积神经网络解决垃圾分类问题,对YOLOv3基础算法......
车辆信息检测是车型识别在智慧交通领域中的首要任务.针对现有的车辆信息检测技术在检测速度、精度以及稳定性方面存在的问题,提出......
为研究自然环境下柑橘的图像识别技术,实现柑橘的早期产量预测,提出一种改进的DYOLOV3算法,实现自然环境下未成熟的绿色柑橘的识别......
针对YOLOv3目标检测算法存在网络参数量大、检测精度不够高的问题,首先,使用一种轻量化YOLOv3特征提取网络的方法,降低特征提取网......
YOLOv3目标检测算法在检测目标时没有考虑边界框坐标定位存在的不确定性,因此有时不能得出正确的检测结果。针对此问题,提出YOLO-w......
战场目标的图像检测与识别对于战场监视、侦察、毁伤状态评估和火控系统研究等具有重要作用。以坦克装甲目标为研究对象,选用识别......
针对球团矿生产过程中回转窑下料口容易出现堵塞而人工观察方法难以及时预警的问题,通过高温工业相机和图像识别技术,采用改进特征......
深度卷积神经网络模型在很多公开的可见光目标检测数据集上表现优异,但是在红外目标检测领域,目标样本稀缺一直是制约检测识别精度......
在荧光磁粉缺陷检测中,为快速有效地对金属轴上的点状、线型以及摩擦型缺陷进行分类检测,引入了深度学习技术,并与图像处理技术结......
针对YOLOv3算法检测目标时精确度不足以及实时性欠缺等问题,提出了一种基于YOLOv3的改进检测算法。首先,采用增加检测尺度的方法来......
针对工地、危险区域等场景需要实现同时佩戴安全帽与口罩的自动检测问题,提出一种改进的YOLOv3算法以提高同时检测安全帽和口罩佩......
针对仓储环境下叉车机器人托盘识别的应用场景,以及提高托盘目标检测的准确性和鲁棒性,提出了一种基于YOLOv3算法改进后的物体识别......
2020年新冠疫情爆发,佩戴口罩是有效抑制疫情反弹的重要措施之一,研究利用机器视觉技术检测人脸是否佩戴口罩有重要的现实意义。本......
针对目标检测领域对高检测精度和高检测速度共存的需求,提出了一种单阶段目标检测算法即性能平衡的YOLO算法(B-YOLO),该算法首先引......
针对电缆隧道中支架数量多、体积小的问题,提出一种基于改进 YOLOv3 的电缆支架倾斜检测方法。在原 YOLOv3的基础上优化了 Darknet......
为了有效地解决传统车辆检测算法中存在的泛化能力差、识别率不高的问题,提出了一种基于改进YOLO v3的车辆检测算法。改进的车辆算......
