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题名基于YOLO V5的改装车辆识别技术研究
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作者
李杨
武海燕
王凡
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机构
郑州警察学院
武汉铁路公安处
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出处
《科学技术创新》
2024年第15期83-86,共4页
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基金
中央高校基本科研业务经费项目(2022TJBKY027,2021TJJBKY023)
郑州警察学院教改项目(JY2021010,JY2021Z10)。
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文摘
随着我国汽车保有量持续上升,部分用户追求个性化对车辆进行改装,部分货车司机为增加运输量对车辆进行改装等,给道路交通安全带来巨大影响。为解决非法改装车辆识别问题,文章对改装车辆识别技术进行了研究。本研究以YOLO V5为模型基础,将主干特征提取网络替换为高度灵活且易于实施的MobileNet V2,并将强化特征提取网络中常规卷积操作全部替换为深度可分离卷积,最终得到一个检测效率高、计算需求小、检测速度快的非法改装车辆检测模型。
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关键词
YOLO
V5
改装车辆识别
车辆检测技术
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Keywords
YOLO V5
identification of modified vehicles
vehicle detection technology
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
U49
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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