重庆理工大学学报（自然科学）

重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2021, Vol. 35 ›› Issue (4): 135-141.doi: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2021.04.018

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基于优化 ＹＯＬＯｖ３算法的违章车辆检测方法

刘 朔，谷玉海，饶文军，王菊远   

  1. 北京信息科技大学 现代测控教育部重点实验室，北京 １００１９２
  • 收稿日期:2019-11-04 出版日期:2021-05-10 发布日期:2021-05-10
  • 作者简介:刘朔，男，硕士，主要从事图像处理及目标检测研究，Ｅｍａｉｌ：ｌｉｕｓｈｕｏ９０８＠１６３．ｃｏｍ；通讯作者 谷玉海，男，博士， 研究员，主要从事测控技术及仪器研究，Ｅｍａｉｌ：ｇｙｕｈａｉ＠１６３．ｃｏｍ。
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(51975058);北京市重点实验室开放课题(KF20191123204)

  • Received:2019-11-04 Online:2021-05-10 Published:2021-05-10

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摘要： 对 YOLOv3算法模型进行改进,增加多个尺度检测,提高模型对小目标物体的检测 能力,并增加聚类算法生成的anchors的数量,提高目标检测的准确率?在真实交通卡口数据集 上进行测试,改进后的 YOLOv3算法的 mAP达到了 92.53%,帧频为 44.58FPS,满足实时检测 的需求?实验结果表明:优化后的 YOLOv3算法在违章车辆检测中的性能优于原始的方法,并 且检测速度能够保持实时性?

关键词: ＹＯＬＯｖ３, 目标检测, 违章检测, 智能交通

中图分类号: 

  • TP391.41