【摘 要】
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车辆检测是智能交通系统的关键技术之一,对实时性和准确性有较高的要求.对此,文章提出了一种基于You Only Look Once(YOLO)v3改进的车辆检测算法,该算法能够确保实时检测的前提下,大幅度提高检测准确率.首先,改进了YOLOv3的特征提取网络,使用跨阶段残差模块替换原有残差模块.该结构的特征重用特性可以有效提高提取特征的效率;其次,设计了一种新的特征融合网络,通过融合不同深度网络层的特征信息,进一步提高了算法的检测准确性.实验结果表明,与原YOLOv3相比,该算法既满足检测实时性,平均精确率
【机 构】
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浙江万里学院,浙江 宁波 315100
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车辆检测是智能交通系统的关键技术之一,对实时性和准确性有较高的要求.对此,文章提出了一种基于You Only Look Once(YOLO)v3改进的车辆检测算法,该算法能够确保实时检测的前提下,大幅度提高检测准确率.首先,改进了YOLOv3的特征提取网络,使用跨阶段残差模块替换原有残差模块.该结构的特征重用特性可以有效提高提取特征的效率;其次,设计了一种新的特征融合网络,通过融合不同深度网络层的特征信息,进一步提高了算法的检测准确性.实验结果表明,与原YOLOv3相比,该算法既满足检测实时性,平均精确率(mean Average Precision,mAP)又提高了8.7％.
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