基于YOLO算法的行人检测方法

• 作者: 刘丹 张保俊 戴舒 汪慧兰 许晨晨
• 来源期刊: 无线电通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 行人检测 YOLO模型 神经网络 实时检测
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 工程实践及应用技术
• 页码范围: 360-365
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3497字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3114.2020.03.018

摘要

针对复杂道路交通环境,选择YOLO(You Only Look Once)实时目标检测算法,对行人目标进行检测识别的研究.YOLO算法在目标检测的速度和精度上都取得过良好效果.首先在YOLO网络模型的基础上针对行人单类检测问题,修改分类器,并通过卷积操作改变网络最后的输出维度;其次通过对道路交通场景下采集到的样本图片进行标注,得到行人数据集;然后采用相同预训练模型在YOLOv 2和YOLOv 3上训练,通过优化网络参数,加速模型收敛.实验结果分析可知,基于改进的YOLOv 3的行人目标检测方法更能满足实时性的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪慧兰	安徽师范大学物理与电子信息学院	18	112	7.0	10.0
2	刘丹	安徽师范大学物理与电子信息学院	13	12	2.0	2.0
3	许晨晨	安徽师范大学物理与电子信息学院	3	1	1.0	1.0
4	戴舒	安徽师范大学物理与电子信息学院	3	7	1.0	2.0
5	张保俊	安徽师范大学物理与电子信息学院	2	1	1.0	1.0