基于深度学习的车辆和行人检测算法的研究

• 作者: 张凤
• 来源期刊: 现代信息科技
• 关键词: 行人检测 车辆检测 YOLOv3 ADAS
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 计算机技术|Computer Technology
• 页码范围: 59-62
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41|TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.07.015

摘要

针对实际交通环境下行人和车辆检测问题,提出一种基于YOLOv3改进的目标检测网络YOLO-CP,对YOLOv3网络结构进行压缩剪枝,并进行特征提取的优化,使用自主采集标注的交通数据集,进行稀疏化训练.在实际交通场景中,YOLO-CP在GPU下检测速度达到25帧/秒,车辆检测准确率达到96.0％,行人检测准确率达到93.3％,优化算法满足了ADAS对实时性和高精度的要求.