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改进YOLOv3网络在图像中评价空气质量 被引量：5
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作者 邓益侬 罗健欣 +4 位作者 张琦 刘祯 胡琪 金凤林 毕鹏程 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第20期232-242,共11页
空气质量指数和PM2.5浓度是衡量大气污染程度的两种重要指标。在图像检测算法的框架下,提出了一种基于YOLOv3网络模型的空气质量评价方法。该模型对YOLOv3网络进行了改进,包含多锚点检测机制和卷积投票网两个模块,适用于非固定场景下的... 空气质量指数和PM2.5浓度是衡量大气污染程度的两种重要指标。在图像检测算法的框架下,提出了一种基于YOLOv3网络模型的空气质量评价方法。该模型对YOLOv3网络进行了改进,包含多锚点检测机制和卷积投票网两个模块,适用于非固定场景下的空气质量指数评估,以及固定场景下的PM2.5浓度预测。该方法的准确率在2018年全球人工智能应用大赛中得到了总分第3名的成绩,同时基于darknet框架的YOLOv3模型可以达到实时的需求,对空气质量评价的相关研究具有重要的借鉴意义。 展开更多
关键词 空气质量 PM2.5 图像检测 多锚点 卷积投票
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