【摘 要】
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在智能视频监控系统的行人检测中,目前使用的目标检测算法R-CNN和YOLO系列算法或速度较慢,无法满足实时性要求;或需要较大的GPU显存空间,难以部署。YOLOv3-tiny算法作为YOLO
【机 构】
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南京航空航天大学电子信息工程学院,南京航空航天大学无人机研究院
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2017YFC0822404)
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在智能视频监控系统的行人检测中,目前使用的目标检测算法R-CNN和YOLO系列算法或速度较慢,无法满足实时性要求;或需要较大的GPU显存空间,难以部署。YOLOv3-tiny算法作为YOLO系列的精简版本,对设备要求较低、速度快,但该算法精度较低。本文通过调整YOLOv3-tiny算法的grid cell横纵方向数量、优化YOLOv3-tiny算法网络结构、聚类确定anchor的数量及尺寸,得到改进的YOLO-Y算法,并通过数据增强方法对训练数据集进行扩充。改进的YOLO-Y算法将mAP从90%提升到92
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