基于YOLOv3的复杂天气条件下人车识别方法的研究

来源 :长春理工大学学报(自然科学版) | 被引量 : 3次 | 上传用户:lpt207
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针对雨雪天气条件下路面行人和机动车的检测精度低、速度慢、易引起交通事故等问题,提出了改进的YOLOv3算法,并且将MSRCR图像增强处理与改进的YOLOv3算法相结合,进行人车目标检测。在进行目标检测时,首先将原始图像经过MSRCR图像增强处理,并且将处理后的图像作为目标检测的输入图像;然后运用K-means++聚类算法确定先验边框数及其具体参数,并设计合理的损失函数;最后利用改进的YOLOv3算法进行行人与车辆的检测。实验结果表明:利用MSRCR图像增强处理与改进的YOLOv3算法相结合可以有效地
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