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针对复杂天气下,目标受雨、雪、雾等影响,造成语义识别困难,误检率高等问题,提出了一种基于AlexNet融合改进的YOLOv3网络模型~([1])。该网络基于卷积神经网络可以提取不同天气图像中判别性特征,然后基于不同天气状况使用不同方法去除干扰,最后使用改进的YOLOv3进行多目标判识。结果表明,复杂天气下该方法可以提高检测精度,并能满足实时性的需求。