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基于改进YOLOv3算法的红外车辆快速检测方法

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本发明公开了一种基于改进YOLOv3算法的红外车辆快速检测方法。主要解决现有技术对红外车辆检测准确率低和实时性差的问题。其方案是：采集交通道路上的车辆视频进行预处理，得到红外车辆图像数据集；通过对现有YOLOv3算法中的主干特征提取网络和预测网络进行改进，得到新的网络模型ConvDarknet19‑YOLOv3；将红外车辆图像数据集中划分出的训练集输入到该模型中，采用小批次随机梯度下降法对其训练，得到训练好的红外车辆检测模型；用红外热成像设备实时采集交通道路上的红外车辆视频，按帧送入已经训练好的模型中，得到车辆的实时位置和置信度。本发明检测准确率高，检测速度快，可用于自动驾驶和智能交通管理。

著录项

公开/公告号CN113705423A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-11-26

原文格式PDF
申请/专利权人西安电子科技大学;
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申请/专利号CN202110980114.7
发明设计人张文博;徐一铭;张永权;王鹏;
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申请日2021-08-25
分类号G06K9/00(20060101);G06K9/46(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构61205 陕西电子工业专利中心;
代理人王品华
地址 710071 陕西省西安市太白南路2号
入库时间 2023-06-19 13:24:42

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1. 基于改进YOLOv3算法的红外车辆快速检测方法 [P] . 中国专利： CN113705423A . 2021-11-26
2. 基于改进YOLOv3的快速车辆检测方法 [P] . 中国专利： CN111079584A . 2020-04-28
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