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基于改进YOLOv5s的车辆目标检测算法

         

摘要

公路监控探头已基本完成对路网的全覆盖,为提高公路的运营能力和服务水平,实现对车辆运行情况的实时监测,需要使用先进的智能化手段推进监控视频系统的改造升级。本文提出一种改进的YOLOv5s算法对车辆目标进行检测,使用轻量级Mobile Netv3网络对YOLOv5s的骨干网络进行替换,降低模型的复杂程度,提高实时检测速度。选用开源的UA-DETRAC数据集进行实验,在进行200次迭代后,改进模型的召回率达到98.8%,精度达到97.9%,检测速度提高了18%。

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