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题名基于优化YOLOv4算法的行驶车辆要素检测方法
被引量：9
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作者
陈耀祖
谷玉海
成霞
徐小力
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机构
北京信息科技大学机电工程学院
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出处
《应用光学》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期248-256,共9页
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基金
促进高校内涵发展-学科建设专项资助项目(5112011015)
北京学者计划(2015-025)。
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文摘
随着车辆数量的急剧增加,带来了一系列管理问题,智能交通系统是一种有效的解决方式。由于传统的目标识别方式受天气、距离、角度、光照等因素的影响较大,且基于原YOLOv4算法的驾驶员面部、手部等信息检测的准确率不高,提出一种基于优化YOLOv4算法的检测定位方法。在给原YOLOv4网络增加一个更小的检测尺度的同时,使用模糊ISODATA动态聚类算法对先验框数目进行优化,并使用真实十字路口数据集进行实验。实验证明,优化后的网络在训练集中的类间平均准确率为98.56%,检测帧频为41.43帧/s,均高于原网络。
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关键词
优化YOLOv4
复杂环境
模糊isodata动态聚类
目标识别
交通路口
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Keywords
optimized YOLOv4
complex environment
fuzzy isodata dynamic clustering
target recognition
traffic intersection
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN219
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名区间模糊ISODATA动态聚类算法
被引量：3
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作者
朱华锋
刘健
陈素娜
刘思峰
吴顺祥
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机构
广东工业大学华立学院信息与计算机学部
南京航空航天大学经济与管理学院
漳州师范学院外语系
厦门大学自动化系
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出处
《数学的实践与认识》
CSCD
北大核心
2011年第9期25-33,共9页
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文摘
目前模糊技术已经应用于许多智能系统,如模糊关系与模糊聚类.聚类是数据挖掘的重要任务,它将数据对像分成多个聚类,在同一个聚类中,对象的属性特征之间具有较高的相似度,有很大研究及应用价值.结合数据库中的挖掘技术,对属性特征为区间数的多属性决策问题,提出了一种基于区间数隶属度的区间模糊ISODATA动态聚类方法.
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关键词
区间模糊isodata动态聚类
隶属度
聚类中心
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Keywords
interval fuzzy isodata dynamic clustering
membership
clustering center
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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