摘要
针对YOLOv3算法检测目标时精确度不足以及实时性欠缺等问题,提出了一种基于YOLOv3的改进检测算法。首先,采用增加检测尺度的方法来精确地检测远处小目标。其次,将YOLOv3算法的k-means算法融合DBSCAN聚类算法,对训练数据集进行聚类分析,提高目标检测的精度和速度。实验结果表明,改进的YOLOv3算法平均精度相比于原算法提高了2.89%,改进后的YOLOv3算法能够以40帧/s以上的速度进行实时监测,在一定程度上改善了精度不足和实时性欠缺的问题。
作者
刁冉
胡玉兰
姜元祯
鹿玮
DIAO Ran;HU Yulan;JIANG Yuanzhen;LU Wei
出处
《信息技术与信息化》
2021年第8期249-252,共4页
Information Technology and Informatization
基金
国家自然科学基金资助(61373089,61672360)。
