10.3969/j.issn.1000-386x.2022.07.031
基于YOLOv3的车辆行人目标检测算法改进方法研究
针对车辆行人检测中目标尺度多、尺度小、目标遮挡严重的问题,将实时性与准确性较高的YOLOv3算法应用于行人车辆检测领域,并提出两点优化方法:① 优化非大值抑制算法,高斯函数衰减的形式对预测框置信得分进行抑制,避免被遮挡目标预测框被误删,提升算法对被遮挡目标的检测能力;② 优化YOLOv3的网络结构,增加更多的特征层与残差单元,获得更高分辨率、更多预测尺度的网络结构,提升对小目标及多尺度目标的识别能力.实验使用UA-DETRAC、PASCAL VOC数据集进行训练与测试,结果表明相较于传统YOLOv3算法,在行人、车辆目标尺度多的情况下,召回率有一定提高;在目标图像小及被遮挡的情况下,准确率有所提升.
YOLOv3算法、人车识别、多尺度预测
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TP3(计算技术、计算机技术)
2022-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
201-206,226
