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摘要:
城市道路普遍存在机动车、非机动车、行人的人车混行路段,车辆目标的准确识别与统计成为视频方法检测混合交通流量的关键问题.本文提出了基于深度学习YOLO(You Only Look Once)的车流量检测算法.用YOLO v2检测道路上移动的目标,对检出目标中的车辆目标进行识别与筛选,设置感兴趣区域,在车辆目标经过感兴趣区域时计数,并用核相关滤波器跟踪车辆,避免车辆重复计数;在ARM上利用该算法实现了混合交通视频中的车流量检测.测试结果表明,该方法中车辆的检测、跟踪、计数结果良好,可应用于混合交通中的车流量检测.
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文献信息
篇名 基于YOLO和嵌入式系统的车流量检测
来源期刊 液晶与显示 学科 工学
关键词 深度学习算法YOLO v2 核相关滤波器 车流量检测 嵌入式RK3399
年,卷(期) 2019,(6) 所属期刊栏目 图像处理
研究方向 页码范围 613-618
页数 6页 分类号 TP29
字数 3187字 语种 中文
DOI 10.3788/YJYXS20193406.0613
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 马永杰 西北师范大学物理与电子工程学院 68 1130 10.0 33.0
2 宋晓凤 西北师范大学物理与电子工程学院 3 8 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
深度学习算法YOLO v2
核相关滤波器
车流量检测
嵌入式RK3399
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
液晶与显示
月刊
1007-2780
22-1259/O4
大16开
长春市东南湖大路3888号
12-203
1986
chi
出版文献量(篇)
3141
总下载数(次)
7
总被引数(次)
21631
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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