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改进的Yolo_v2违章车辆检测方法
被引量：
7
1
作者
张成标
童宝宏
+2 位作者
程进
张炳力
张润
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第20期104-110,共7页
近年来,我国随着汽车保有量增长迅速,由汽车造成的交通压力及安全隐患也逐年递增,对道路上车辆行为进行监督也变得尤为重要。提出了利用改进的Yolo_v2卷积神经网络来进行车辆检测。对原Yolo_v2网络进行结构改进,添加残差网络来提高检测...
近年来,我国随着汽车保有量增长迅速,由汽车造成的交通压力及安全隐患也逐年递增,对道路上车辆行为进行监督也变得尤为重要。提出了利用改进的Yolo_v2卷积神经网络来进行车辆检测。对原Yolo_v2网络进行结构改进,添加残差网络来提高检测准确率,添加多尺度层来提升对图片中不同尺寸目标的检测精度;基于Elu激活函数设计出Kelu激活函数,进一步提高检测准确率;制作多方位车辆数据集及车牌数据集;将车辆检测系统与车牌检测系统集成到ROS系统中,并与QT-Creator可视化界面通信,以便更清晰地观测实验结果。实验结果表明,利用改进后的Yolo_v2卷积神经网络对道路上的车辆进行违章检测有着优越的表现。
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关键词
yolo
_
v
2
残差网络
多尺度
激活函数
多方位
违章检测
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职称材料
基于机器视觉的二轴云台的目标跟踪设计
被引量：
5
2
作者
张泊宁
杜忠华
鲍科著
《电子设计工程》
2019年第12期152-157,共6页
针对军事上无人作战平台在巷战中具有自主作战能力的需要,介绍了一种基于机器视觉的二轴云台目标跟踪系统的设计方案。目标识别采用YOLO_v2网络结构,将人物作为跟踪目标,并通过串口通信将目标信息传达给云台控制电路,配合云台电机的PID...
针对军事上无人作战平台在巷战中具有自主作战能力的需要,介绍了一种基于机器视觉的二轴云台目标跟踪系统的设计方案。目标识别采用YOLO_v2网络结构,将人物作为跟踪目标,并通过串口通信将目标信息传达给云台控制电路,配合云台电机的PID控制算法,实现二轴云台对目标的跟踪。经过实测,该方案可以对人物目标进行有效的实时跟踪。
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关键词
yolo
_
v
2
目标跟踪
二轴云台
PID控制
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职称材料
基于YOLO＿v2模型的车辆实时检测
被引量：
25
3
作者
黎洲
黄妙华
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第15期1869-1874,共6页
为了解决传统车辆检测实时性差和摄像头获取信息单一的问题,提出了一种基于改进YOLO_v2模型的车辆实时检测算法。基于YOLO_v2网络结构建立车辆检测模型,证明了YOLO_v2算法在车辆检测方面准确率高、实时性好。对YOLO_v2算法进行改进,使...
为了解决传统车辆检测实时性差和摄像头获取信息单一的问题,提出了一种基于改进YOLO_v2模型的车辆实时检测算法。基于YOLO_v2网络结构建立车辆检测模型,证明了YOLO_v2算法在车辆检测方面准确率高、实时性好。对YOLO_v2算法进行改进,使改进后的算法能对采集到的车载视频信息进行多维度判断:判断图片中是否有车辆及车辆在图片中的位置,判断被检测车辆与摄像头的相对方位及运动趋势,判断被检测车辆对自身车辆的危险程度。实验结果表明,改进后的模型在车载视频上取得了良好的检测效果,解决了车载视频中车辆检测实时性低的问题,并将传统基于视觉的车辆检测从单一维度检测扩展到了多维度检测。
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关键词
yolo
_
v
2模型
车辆检测
车载视频
实时
多维度的
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职称材料
深度学习目标检测算法在货运列车车钩识别中的应用
被引量：
9
4
作者
郭忠峰
张渊博
+1 位作者
王赫莹
任仲伟
《铁道科学与工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期2479-2484,共6页
铁路货运列车的自动摘钩是实现驼峰作业自动化的重要环节,为了完成货运列车自动摘钩工作,需要实现车钩的快速准确识别。通过当前广泛应用的YOLO_v2网络模型,研究针对货运列车在正常工作条件下车钩的识别问题,通过K-means聚类算法对YOLO...
铁路货运列车的自动摘钩是实现驼峰作业自动化的重要环节,为了完成货运列车自动摘钩工作,需要实现车钩的快速准确识别。通过当前广泛应用的YOLO_v2网络模型,研究针对货运列车在正常工作条件下车钩的识别问题,通过K-means聚类算法对YOLO_v2网络模型中anchor的个数进行调整优化,找出适用于本次车钩识别的最优anchor个数以及宽高维度,并通过训练自制具有明显目标特征数据集来获取更加准确的权重。结果表明改进YOLO_v2模型在精确度上达到92.6%;在召回率上达到了91.8%;在FPS上达到45帧/s,改进的YOLO_v2模型达到了预期设计目标。
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关键词
改进
yolo
_
v
2模型
货运列车
车钩识别
K-MEANS聚类算法
下载PDF
职称材料
车辆实时检测研究综述
5
作者
卞山峰
张庆辉
《电子质量》
2019年第2期4-8,共5页
车辆实时检测属于计算机视觉的研究内容之一,其主要目的在于识别和定位视频中的车辆。文章首先对传统车辆实时检测的特点进行回顾并总结存在的一些问题,然后对卷积神经网络的基本结构进行介绍,重点分析和讨论了应用YOLO_v2算法进行车辆...
车辆实时检测属于计算机视觉的研究内容之一,其主要目的在于识别和定位视频中的车辆。文章首先对传统车辆实时检测的特点进行回顾并总结存在的一些问题,然后对卷积神经网络的基本结构进行介绍,重点分析和讨论了应用YOLO_v2算法进行车辆实时检测的思路和方法,最后总结了当前存在的问题以及未来的发展方向。
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关键词
车辆实时检测
计算机视觉
卷积神经网络
yolo
_
v
2算法
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职称材料
题名
改进的Yolo_v2违章车辆检测方法
被引量：
7
1
作者
张成标
童宝宏
程进
张炳力
张润
机构
安徽工业大学机械工程学院
合肥工业大学汽车与交通工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第20期104-110,共7页
基金
安徽省科技重大专项(No.S201803a07020064)。
文摘
近年来,我国随着汽车保有量增长迅速,由汽车造成的交通压力及安全隐患也逐年递增,对道路上车辆行为进行监督也变得尤为重要。提出了利用改进的Yolo_v2卷积神经网络来进行车辆检测。对原Yolo_v2网络进行结构改进,添加残差网络来提高检测准确率,添加多尺度层来提升对图片中不同尺寸目标的检测精度;基于Elu激活函数设计出Kelu激活函数,进一步提高检测准确率;制作多方位车辆数据集及车牌数据集;将车辆检测系统与车牌检测系统集成到ROS系统中,并与QT-Creator可视化界面通信,以便更清晰地观测实验结果。实验结果表明,利用改进后的Yolo_v2卷积神经网络对道路上的车辆进行违章检测有着优越的表现。
关键词
yolo
_
v
2
残差网络
多尺度
激活函数
多方位
违章检测
Keywords
yolo
_
v
2
residual network
multiscale
acti
v
ation function
multi-directional
v
iolation monitoring
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于机器视觉的二轴云台的目标跟踪设计
被引量：
5
2
作者
张泊宁
杜忠华
鲍科著
机构
南京理工大学机械工程学院
出处
《电子设计工程》
2019年第12期152-157,共6页
文摘
针对军事上无人作战平台在巷战中具有自主作战能力的需要,介绍了一种基于机器视觉的二轴云台目标跟踪系统的设计方案。目标识别采用YOLO_v2网络结构,将人物作为跟踪目标,并通过串口通信将目标信息传达给云台控制电路,配合云台电机的PID控制算法,实现二轴云台对目标的跟踪。经过实测,该方案可以对人物目标进行有效的实时跟踪。
关键词
yolo
_
v
2
目标跟踪
二轴云台
PID控制
Keywords
yolo
_
v
2
target tracking
two-axis PTZ
PID
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于YOLO＿v2模型的车辆实时检测
被引量：
25
3
作者
黎洲
黄妙华
机构
武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室
汽车零部件技术湖北省协同创新中心
武汉理工大学汽车工程学院
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第15期1869-1874,共6页
基金
国家科技支撑计划资助项目(2015BAG08B0)
文摘
为了解决传统车辆检测实时性差和摄像头获取信息单一的问题,提出了一种基于改进YOLO_v2模型的车辆实时检测算法。基于YOLO_v2网络结构建立车辆检测模型,证明了YOLO_v2算法在车辆检测方面准确率高、实时性好。对YOLO_v2算法进行改进,使改进后的算法能对采集到的车载视频信息进行多维度判断:判断图片中是否有车辆及车辆在图片中的位置,判断被检测车辆与摄像头的相对方位及运动趋势,判断被检测车辆对自身车辆的危险程度。实验结果表明,改进后的模型在车载视频上取得了良好的检测效果,解决了车载视频中车辆检测实时性低的问题,并将传统基于视觉的车辆检测从单一维度检测扩展到了多维度检测。
关键词
yolo
_
v
2模型
车辆检测
车载视频
实时
多维度的
Keywords
yolo
_
v
2 model
v
ehicle detection
v
ehicle
v
ideo
real-time
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
深度学习目标检测算法在货运列车车钩识别中的应用
被引量：
9
4
作者
郭忠峰
张渊博
王赫莹
任仲伟
机构
沈阳工业大学辽宁省智能制造与工业机器人重点实验室
贵州理工学院
出处
《铁道科学与工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期2479-2484,共6页
基金
辽宁省教育厅资助项目(LQGD2017034)。
文摘
铁路货运列车的自动摘钩是实现驼峰作业自动化的重要环节,为了完成货运列车自动摘钩工作,需要实现车钩的快速准确识别。通过当前广泛应用的YOLO_v2网络模型,研究针对货运列车在正常工作条件下车钩的识别问题,通过K-means聚类算法对YOLO_v2网络模型中anchor的个数进行调整优化,找出适用于本次车钩识别的最优anchor个数以及宽高维度,并通过训练自制具有明显目标特征数据集来获取更加准确的权重。结果表明改进YOLO_v2模型在精确度上达到92.6%;在召回率上达到了91.8%;在FPS上达到45帧/s,改进的YOLO_v2模型达到了预期设计目标。
关键词
改进
yolo
_
v
2模型
货运列车
车钩识别
K-MEANS聚类算法
Keywords
impro
v
ed
yolo
_
v
2 model
freight train
coupler recognition
K-means clustering algorithm
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
车辆实时检测研究综述
5
作者
卞山峰
张庆辉
机构
河南工业大学信息科学与工程学院
出处
《电子质量》
2019年第2期4-8,共5页
文摘
车辆实时检测属于计算机视觉的研究内容之一,其主要目的在于识别和定位视频中的车辆。文章首先对传统车辆实时检测的特点进行回顾并总结存在的一些问题,然后对卷积神经网络的基本结构进行介绍,重点分析和讨论了应用YOLO_v2算法进行车辆实时检测的思路和方法,最后总结了当前存在的问题以及未来的发展方向。
关键词
车辆实时检测
计算机视觉
卷积神经网络
yolo
_
v
2算法
Keywords
Real-time
v
ehicle detection
computer
v
ision
con
v
olutional neural network(CNN)
yolo
_
v
2 algorithm
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进的Yolo_v2违章车辆检测方法
张成标
童宝宏
程进
张炳力
张润
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020
7
下载PDF
职称材料
2
基于机器视觉的二轴云台的目标跟踪设计
张泊宁
杜忠华
鲍科著
《电子设计工程》
2019
5
下载PDF
职称材料
3
基于YOLO＿v2模型的车辆实时检测
黎洲
黄妙华
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
25
下载PDF
职称材料
4
深度学习目标检测算法在货运列车车钩识别中的应用
郭忠峰
张渊博
王赫莹
任仲伟
《铁道科学与工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
9
下载PDF
职称材料
5
车辆实时检测研究综述
卞山峰
张庆辉
《电子质量》
2019
0
下载PDF
职称材料
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