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YOLO9000模型的車(chē)輛多目標視頻檢測系統研究
DOI:
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作者:
作者單位:

西安工程大學(xué)

作者簡(jiǎn)介:

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基金項目:

陜西省自然科學(xué)基礎研究計劃項目(No. 2016JQ5106);陜西省教育廳專(zhuān)項科研項目(No.16JK1342);西安工程大學(xué)控制科學(xué)與工程建設經(jīng)費資助項目(107090811);西安工程大學(xué)研究生創(chuàng )新基金項目(chx201816)


A Detection Method of Multi-target for Vehicles based on YOLO9000 Model
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    摘要:

    提出了一種基于Darknet框架下YOLO9000算法的車(chē)輛多目標檢測方法。該方法在YOLO9000算法基礎下,根據訓練結果和車(chē)輛目標特征對YOLO9000網(wǎng)絡(luò )模型進(jìn)行改進(jìn),并對其算法參數進(jìn)行調整,獲得更為適合于當前道路視頻檢測的YOLO9000-md網(wǎng)絡(luò )模型下車(chē)輛多目標檢測方法。為驗證檢測方法的有效性和完備性,對其模型進(jìn)行了驗證對比分析,同時(shí)對視頻車(chē)輛進(jìn)行了檢測實(shí)驗,實(shí)驗結果表明,基于YOLO9000-md網(wǎng)絡(luò )結構的車(chē)輛多目標檢測方法,驗證檢測正確率達到了96.15%,具有一定的魯棒性和通用性,為今后進(jìn)行基于視頻的更加智能化和自動(dòng)化的數據分析提供了可靠的理論依據。

    Abstract:

    A multi-vehicle detection method was proposed, which consists of YOLO 9000 under Darknet framework. The YOLO9000 structure was improved according to the the training results and vehicle target characteristics, the algorithm parameters are adjusted. Finally, The YOLO9000-md network model was obtain, which is found more suitable for road vehicles detection. In order to verify the validity and completeness of this method, the model was verified and contrasted. At the same time, the vehicles under video was tested. The experimental results show that, the accuracy rate reaches 96.15% based on the YOLO9000-md model, which has certain robustness and versatility. It provides a reliable theoretical basis for more intelligent and automated data analysis based on video in the future.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

李鵬飛,劉瑤,李珣,張宏偉. YOLO9000模型的車(chē)輛多目標視頻檢測系統研究計算機測量與控制[J].,2019,27(8):21-24.

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歷史
  • 收稿日期:2018-12-28
  • 最后修改日期:2019-03-01
  • 錄用日期:2019-03-06
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2019-08-13
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