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基于深度学习的多目标车辆检测及追踪方法
1
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
基于深度学习的多目标车辆检测及追踪方法
1
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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作者
出处
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1
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
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