基于YOLO_v2模型的车辆实时检测

• 作者: 黄妙华 黎洲
• 来源期刊: 中国机械工程
• 学科: 工学
• 关键词: YOLO_v2模型 车辆检测 车载视频 实时 多维度的
• 年，卷（期）: 2018,（15）
• 所属期刊栏目: 智能感知
• 页码范围: 1869-1874
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4686字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2018.15.015

摘要

为了解决传统车辆检测实时性差和摄像头获取信息单一的问题,提出了一种基于改进YO-LO_v2模型的车辆实时检测算法.基于YOLO_v2网络结构建立车辆检测模型,证明了YOLO_v2算法在车辆检测方面准确率高、实时性好.对YOLO_v2算法进行改进,使改进后的算法能对采集到的车载视频信息进行多维度判断:判断图片中是否有车辆及车辆在图片中的位置,判断被检测车辆与摄像头的相对方位及运动趋势,判断被检测车辆对自身车辆的危险程度.实验结果表明,改进后的模型在车载视频上取得了良好的检测效果,解决了车载视频中车辆检测实时性低的问题,并将传统基于视觉的车辆检测从单一维度检测扩展到了多维度检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄妙华	武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室	87	723	15.0	23.0
10	黎洲	武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室	1	17	1.0	1.0