改进YOLOv3的全景交通监控目标检测

来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：mengyangshizamao

【摘要】

：

针对城市交通场景复杂、车辆及行人等目标多且尺度变化大等特点,提出一种改进的YOLOv3全景交通监控多目标检测方法。以YOLOv3网络为基础,兼顾大小尺度目标特性设计4个检测尺度,并进行多尺度特征融合处理。利用K-means聚类方法对数据集中的标注目标框进行聚类分析,选取优化的聚类锚点框宽高维度作为改进YOLOv3网络的初始候选框。全景交通监控检测目标包括大型汽车、小型汽车、骑行摩托车、骑行自行车和

【作者】

：

孔方方宋蓓蓓

【机构】

：

长安大学信息工程学院

【出处】

：

计算机工程与应用

【发表日期】

：

2020年08期

【关键词】

：

目标检测全景交通监控 K-MEANS 特征融合卷积神经网络 target detectionpanoramic traffic monitoringK-me

【基金项目】

：

国家自然科学基金(No.61271262),陕西省自然科学基金(No.2014JQ8320)

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