利用YOLO深度学习算法识别复杂道路交叉口

• 作者: 刘平芝 徐道柱 熊顺 马超
• 来源期刊: 测绘科学与工程
• 学科: 地球科学
• 关键词: 道路结构识别 道路交叉口 YOLO算法 目标识别 计算机视觉
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 页码范围: 24-29
• 页数: 6页
• 分类号: P285

摘要

针对目前道路复杂交叉口基于几何形状描述与图形匹配识别方法存在的不足,引入了计算机视觉领域中的目标检测方法,利用YOLO深度学习算法识别复杂道路交叉口。首先,将矢量数据栅格化,并通过人工标注的方法得到样本集,为了提高样本质量,对样本的比例尺和符号化进行设计;然后,利用该样本集对YOLO神经网络进行训练,训练后的网络即可应用于复杂道路交叉口的识别。试验表明,该方法可以有效提高复杂道路交叉口识别的敷率。