近年来,基于深度学习的航拍目标检测在无人驾驶、军事侦察、灾害检测等领域有着广泛的应用,更精确、高效的算法是目前航拍目标检测研究的热点与难点。提出一种基于改进YOLOv3算法的航拍目标检测方法,对航拍数据集进行目标先验框维度聚...近年来,基于深度学习的航拍目标检测在无人驾驶、军事侦察、灾害检测等领域有着广泛的应用,更精确、高效的算法是目前航拍目标检测研究的热点与难点。提出一种基于改进YOLOv3算法的航拍目标检测方法,对航拍数据集进行目标先验框维度聚类、优化锚点参数,提高了网络对航拍目标的检测有效性。同时对原网络进行改进,减少部分卷积操作并引入跳跃连接机制降低特征冗余,提高了检测准确率,并降低了小目标的误检率与漏检率。实验结果表明,改进YOLOv3算法相较于原始YOLOv3算法的效果有明显提升,对于较高分辨率的航拍图像,加快了网络的收敛速度,并在保证实时性的前提下,将检测平均准确率(mean Average Precision,mAP)提高了12.7%。展开更多
疲劳驾驶是引发交通事故的主要原因之一,为了预防疲劳驾驶的发生,基于多信息融合方法研究了驾驶员疲劳检测技术。通过改进的Yolov3算法与卡尔曼滤波算法的结合进行人脸检测。利用一种基于提升树的算法实现脸部关键点检测,并基于单位时...疲劳驾驶是引发交通事故的主要原因之一,为了预防疲劳驾驶的发生,基于多信息融合方法研究了驾驶员疲劳检测技术。通过改进的Yolov3算法与卡尔曼滤波算法的结合进行人脸检测。利用一种基于提升树的算法实现脸部关键点检测,并基于单位时间里眼睛闭合时间所占的百分比(percentage of eyelid closure over the pupil over time,PERCLOS),最长持续闭眼时间和哈欠次数这3个特征进行多特征融合的疲劳检测。在实车录制数据集上进行验证,实验结果表明:所提方法平均识别正确率达92.5%,具有较高的准确率,针对复杂环境有较强的鲁棒性,对于将来的研究有着重大意义。展开更多
文摘近年来,基于深度学习的航拍目标检测在无人驾驶、军事侦察、灾害检测等领域有着广泛的应用,更精确、高效的算法是目前航拍目标检测研究的热点与难点。提出一种基于改进YOLOv3算法的航拍目标检测方法,对航拍数据集进行目标先验框维度聚类、优化锚点参数,提高了网络对航拍目标的检测有效性。同时对原网络进行改进,减少部分卷积操作并引入跳跃连接机制降低特征冗余,提高了检测准确率,并降低了小目标的误检率与漏检率。实验结果表明,改进YOLOv3算法相较于原始YOLOv3算法的效果有明显提升,对于较高分辨率的航拍图像,加快了网络的收敛速度,并在保证实时性的前提下,将检测平均准确率(mean Average Precision,mAP)提高了12.7%。
文摘疲劳驾驶是引发交通事故的主要原因之一,为了预防疲劳驾驶的发生,基于多信息融合方法研究了驾驶员疲劳检测技术。通过改进的Yolov3算法与卡尔曼滤波算法的结合进行人脸检测。利用一种基于提升树的算法实现脸部关键点检测,并基于单位时间里眼睛闭合时间所占的百分比(percentage of eyelid closure over the pupil over time,PERCLOS),最长持续闭眼时间和哈欠次数这3个特征进行多特征融合的疲劳检测。在实车录制数据集上进行验证,实验结果表明:所提方法平均识别正确率达92.5%,具有较高的准确率,针对复杂环境有较强的鲁棒性,对于将来的研究有着重大意义。
