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基于改进YOLOv3-SPP算法的道路车辆检测
被引量：
7
1
作者
王涛
冯浩
+4 位作者
秘蓉新
李林
何振学
傅奕茗
吴姝
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第2期68-78,共11页
针对在城市道路场景下视觉检测车辆时,车辆密集和远处车辆呈现小尺度,导致出现检测精度低或者漏检的问题,提出了一种基于改进的YOLOv3-SPP算法,对激活函数进行优化,以DIOU-NMS Loss作为边界框损失函数,增强网络的表达能力。为提高所提...
针对在城市道路场景下视觉检测车辆时,车辆密集和远处车辆呈现小尺度,导致出现检测精度低或者漏检的问题,提出了一种基于改进的YOLOv3-SPP算法,对激活函数进行优化,以DIOU-NMS Loss作为边界框损失函数,增强网络的表达能力。为提高所提算法对小目标和遮挡目标的特征提取能力,引入空洞卷积模块,增大目标的感受野。实验结果表明,所提算法在检测车辆目标时m AP提高了1.79%,也有效减少了在检测紧密车辆目标时出现的漏检现象。
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关键词
车辆检测
yolov3
-
spp
算法
激活函数
空洞卷积
深度学习
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职称材料
基于YOLOv3-Tiny-D算法的偏光片缺陷检测
被引量：
14
2
作者
李春霖
谢刚
+2 位作者
王银
谢新林
刘瑞珍
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2022年第3期787-797,共11页
随着偏光片的应用日益广泛,对于其生产质量的要求也愈加严苛。采用深度学习的目标检测算法对偏光片的三类瑕疵缺陷进行检测,以解决传统方法检测精度低、硬件成本高的问题,从而优化生产工艺。基于YOLOv3-Tiny算法,采用Dense Block模块与S...
随着偏光片的应用日益广泛,对于其生产质量的要求也愈加严苛。采用深度学习的目标检测算法对偏光片的三类瑕疵缺陷进行检测,以解决传统方法检测精度低、硬件成本高的问题,从而优化生产工艺。基于YOLOv3-Tiny算法,采用Dense Block模块与SPP-Net模块对其特征提取网络进行优化,并与待检测目标的实际情况相结合调整优化网络的检测模块,提出一种改进后的算法YOLOv3-Tiny-D。实验表明,所提方法在偏光片数据集上测试时,单张图片在保证检测速度的同时(18ms/张),脏污、划痕、标记3类缺陷的检测正确率为90.74%、98.90%、97.52%,平均正确率95.72%,较原算法提高7%。
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关键词
偏光片
缺陷检测
spp
-Net模块
Dense
Block模块
yolov3
-Tiny-D算法
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职称材料
基于改进YOLOv3行人检测研究
被引量：
2
3
作者
杨飞
李国飞
+1 位作者
张虎
伍东升
《工业控制计算机》
2022年第5期79-81,共3页
行人的检测与跟踪在智能交通、自动驾驶领域中均有广泛的应用。针对图像中小目标检测率低问题,提出了一种YOLOv3的改进方法,并将其应用于小目标的检测。由于小目标所占的像素少、特征不明显,为了获取更多的小目标特征信息,在YOLOv3网络...
行人的检测与跟踪在智能交通、自动驾驶领域中均有广泛的应用。针对图像中小目标检测率低问题,提出了一种YOLOv3的改进方法,并将其应用于小目标的检测。由于小目标所占的像素少、特征不明显,为了获取更多的小目标特征信息,在YOLOv3网络结构的基础上添加三层SPP网络,通过SPP模块实现了局部特征和全局特征,SPP模块中最大的池化核大小要尽可能地接近或者等于需要池化的特征图的大小,特征图经过局部特征与全局特征相融合后,丰富了特征图的表达能力,有利于待检测图像中目标大小差异较大的情况。用改进的YOLOv3算法和原YOLOv3算法在数据集上进行对比实验,结果表明改进后的YOLOv3算法能有效的检测小目标,对小目标的平均准确率有明显的提升。
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关键词
深度学习
目标检测
行人检测
yolov3
网络
spp
网络
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职称材料
基于深度学习的多目标车辆检测及追踪方法
4
作者
王锋
《汽车实用技术》
2023年第4期23-30,共8页
文章是以MTALAB软件为主要平台,基于深度学习建立一种多目标车辆检测及追踪的方法。首先建立一个基于深度学习的模型用于训练的不同场景的车辆数据集,并对所采集的数据集进行标注和格式归一化处理。然后使用K-means聚类算法进行锚框,建...
文章是以MTALAB软件为主要平台,基于深度学习建立一种多目标车辆检测及追踪的方法。首先建立一个基于深度学习的模型用于训练的不同场景的车辆数据集,并对所采集的数据集进行标注和格式归一化处理。然后使用K-means聚类算法进行锚框,建立以YOLOv3SPP算法为主的神经网络框架,采用非极大值拟制(NMS)算法得到最终的预测框。最终训练神经网络模型,再对该模型进行测试和评定。经实验可以得出该模型能够准确地检测及追踪多目标车辆。
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关键词
深度学习
多目标车辆
K-MEANS聚类算法
yolov3
spp
算法
非极大值拟制算法
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职称材料
题名
基于改进YOLOv3-SPP算法的道路车辆检测
被引量：
7
1
作者
王涛
冯浩
秘蓉新
李林
何振学
傅奕茗
吴姝
机构
北京信息科技大学信息与通信工程学院
北京信息科技大学光电测试技术及仪器教育部重点实验室
国家计算机网络应急技术处理协调中心
河北农业大学河北省农业大数据重点实验室
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第2期68-78,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.62001034,No.62102130,No.6210031547)
北京市自然科学基金资助项目(No.4232004)
+2 种基金
北京市教育委员会科学研究计划基金资助项目(No.KM202111232013)
河北省自然科学基金资助项目(No.F2020204003)
河北省青年拔尖人才计划基金资助项目(No.BJ2019008)。
文摘
针对在城市道路场景下视觉检测车辆时,车辆密集和远处车辆呈现小尺度,导致出现检测精度低或者漏检的问题,提出了一种基于改进的YOLOv3-SPP算法,对激活函数进行优化,以DIOU-NMS Loss作为边界框损失函数,增强网络的表达能力。为提高所提算法对小目标和遮挡目标的特征提取能力,引入空洞卷积模块,增大目标的感受野。实验结果表明,所提算法在检测车辆目标时m AP提高了1.79%,也有效减少了在检测紧密车辆目标时出现的漏检现象。
关键词
车辆检测
yolov3
-
spp
算法
激活函数
空洞卷积
深度学习
Keywords
vehicle detection
yolov3
-
spp
algorithm
activation function
atrous convolution
deep learning
分类号
TN92 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于YOLOv3-Tiny-D算法的偏光片缺陷检测
被引量：
14
2
作者
李春霖
谢刚
王银
谢新林
刘瑞珍
机构
太原科技大学电子信息工程学院
先进控制与装备智能化山西省重点实验室
平板显示智能制造装备关键技术工程研究中心
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2022年第3期787-797,共11页
基金
山西省科技重大专项资助项目(20191102009)
山西省重点研发计划(国际合作)资助项目(201703D421010,201803D421039)
+1 种基金
山西省重点研发计划资助项目(201903D121130)
山西省基础研究计划资助项目(201901D111265,201901D211304)。
文摘
随着偏光片的应用日益广泛,对于其生产质量的要求也愈加严苛。采用深度学习的目标检测算法对偏光片的三类瑕疵缺陷进行检测,以解决传统方法检测精度低、硬件成本高的问题,从而优化生产工艺。基于YOLOv3-Tiny算法,采用Dense Block模块与SPP-Net模块对其特征提取网络进行优化,并与待检测目标的实际情况相结合调整优化网络的检测模块,提出一种改进后的算法YOLOv3-Tiny-D。实验表明,所提方法在偏光片数据集上测试时,单张图片在保证检测速度的同时(18ms/张),脏污、划痕、标记3类缺陷的检测正确率为90.74%、98.90%、97.52%,平均正确率95.72%,较原算法提高7%。
关键词
偏光片
缺陷检测
spp
-Net模块
Dense
Block模块
yolov3
-Tiny-D算法
Keywords
polarizer
defect detection
spp
-Net module
Dense Block module
yolov3
-Tiny-D
algorithm
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于改进YOLOv3行人检测研究
被引量：
2
3
作者
杨飞
李国飞
张虎
伍东升
机构
苏州江南航天机电工业有限公司
合肥职业技术学院
出处
《工业控制计算机》
2022年第5期79-81,共3页
文摘
行人的检测与跟踪在智能交通、自动驾驶领域中均有广泛的应用。针对图像中小目标检测率低问题,提出了一种YOLOv3的改进方法,并将其应用于小目标的检测。由于小目标所占的像素少、特征不明显,为了获取更多的小目标特征信息,在YOLOv3网络结构的基础上添加三层SPP网络,通过SPP模块实现了局部特征和全局特征,SPP模块中最大的池化核大小要尽可能地接近或者等于需要池化的特征图的大小,特征图经过局部特征与全局特征相融合后,丰富了特征图的表达能力,有利于待检测图像中目标大小差异较大的情况。用改进的YOLOv3算法和原YOLOv3算法在数据集上进行对比实验,结果表明改进后的YOLOv3算法能有效的检测小目标,对小目标的平均准确率有明显的提升。
关键词
深度学习
目标检测
行人检测
yolov3
网络
spp
网络
Keywords
deep learning
target Detection
pedestrian detection
yolov3
algorithm
spp
network
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于深度学习的多目标车辆检测及追踪方法
4
作者
王锋
机构
长安大学汽车学院
出处
《汽车实用技术》
2023年第4期23-30,共8页
文摘
文章是以MTALAB软件为主要平台,基于深度学习建立一种多目标车辆检测及追踪的方法。首先建立一个基于深度学习的模型用于训练的不同场景的车辆数据集,并对所采集的数据集进行标注和格式归一化处理。然后使用K-means聚类算法进行锚框,建立以YOLOv3SPP算法为主的神经网络框架,采用非极大值拟制(NMS)算法得到最终的预测框。最终训练神经网络模型,再对该模型进行测试和评定。经实验可以得出该模型能够准确地检测及追踪多目标车辆。
关键词
深度学习
多目标车辆
K-MEANS聚类算法
yolov3
spp
算法
非极大值拟制算法
Keywords
Deep learning
Multi-target vehicle
K-means clustering
algorithm
yolov3 spp algorithm
Non-maximum simulation
algorithm
分类号
U495 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进YOLOv3-SPP算法的道路车辆检测
王涛
冯浩
秘蓉新
李林
何振学
傅奕茗
吴姝
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于YOLOv3-Tiny-D算法的偏光片缺陷检测
李春霖
谢刚
王银
谢新林
刘瑞珍
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2022
14
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于改进YOLOv3行人检测研究
杨飞
李国飞
张虎
伍东升
《工业控制计算机》
2022
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
基于深度学习的多目标车辆检测及追踪方法
王锋
《汽车实用技术》
2023
0
在线阅读
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职称材料
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