混合现实的目标识别技术和YOLO算法的对比

• 作者: 张笑宇
• 来源期刊: 微处理机
• 学科: 工学
• 关键词: 混合现实 YOLO算法 目标识别
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 微机应用
• 页码范围: 53-59
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5938字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-2279.2019.05.013

摘要

针对混合现实技术中存在的识别距离过短、识别时间过长等问题,利用深度学习中的YOLO算法在目标检测上有着很快处理速度和很长识别距离的优点,尝试把YOLO算法的优势结合到混合现实技术中,以提高混合现实的工作效率,提出了一种技术方案.通过对混合现实的特征点匹配技术和深度学习的YOLO算法的比较,借助深度学习YOLO算法快速识别和远距离识别的优点来改进混合现实的识别技术,从而使混合现实技术达到减少特征点匹配的时间、增加识别距离、更容易识别三维物体等目的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张笑宇	西安工程大学电子信息学院	2	0	0.0	0.0