【摘 要】
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针对传统的车辆检测算法存在鲁棒性差、检测速度慢和准确率低等问题,提出基于改进YOLO v2模型的车辆实时检测算法。通过目标框维度聚类、网络结构改进以及输入图像多尺度变换
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针对传统的车辆检测算法存在鲁棒性差、检测速度慢和准确率低等问题,提出基于改进YOLO v2模型的车辆实时检测算法。通过目标框维度聚类、网络结构改进以及输入图像多尺度变换等方法对YOLO v2算法进行改进,对比传统的Faster RCNN检测算法,改进的算法提升了检测速度和准确度,将帧速度提升到了45f/s,精确度提升到了97.21%,在车辆实时检测方面效果更好。
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