基于深度学习的危化品车辆货物类型识别技术研究

• 作者: 贾磊
• 来源期刊: 山西交通科技
• 学科: 交通运输
• 关键词: 危化品车辆 危险货物类型识别 目标检测 YOLOv3模型
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 交通信息化
• 页码范围: 160-162
• 页数: 3页
• 分类号: U469.6|TP391.41
• 语种: 中文

摘要

危险品运输车辆货物类型标志的自动识别对于运输效率和安全性都起着非常重要的作用,可应用于交通管理、运输安全监控、车辆身份识别等多种任务.提出一种基于YOLO模型的危化品车辆货物类型识别方法,通过建立危化品车辆货物类型数据集,实现在高速公路实时场景下对危险货物类型的自动识别,进一步提升对高速公路危险品货物运输的管理水平.