基于改进YOLO算法的车位自动检测系统

陈俊松; 何自芬; 张印辉

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基于改进YOLO算法的车位自动检测系统

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cqvip:随着社会汽车数量的急剧增加,停车难已成为城市发展过程中的难题之一。针对这一问题,提出一种基于改进YOLO算法的停车场车位检测系统。通过网络获取、相机拍摄、三维建模3种方式分别获取不同场合、不同时间段及不同光照环境下的数据集。通过改变YOLOv3网络输入分辨率、增大动量、增大权值衰减值、增大批尺寸、减小抖动、选择合适的ignore_thresh值等6种不同措施对原网络进行改进,得到相对原网络检测效果更好的新网络YOLO-288×288。当IOU=50时,改进网络的平均检测精度由原来的86.5%提升到90.5%,查准率虽然降低了3%,但查全率提高了10%,平均IOU提高了1%。实验结果表明,新的YOLO-288×288网络优于原网络,其具有更高的检测精度、查全率及可靠性,能满足停车场的车位检测需求。

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来源
《软件导刊》 |2020年第4期|37-41|共5页
作者
陈俊松; 何自芬; 张印辉;
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作者单位

昆明理工大学机电工程学院云南昆明650500;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类总体结构、系统结构;
关键词
YOLO网络; 车位检测; 机器视觉; 卷积神经网络;

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