基于深度学习的车辆和行人检测算法的研究
作者：张凤
单位：山东华宇工学院
针对实际交通环境下行人和车辆检测问题,提出一种基于YOLOv3改进的目标检测网络YOLO-CP,对YOLOv3网络结构进行压缩剪枝,并进行特征提取的优化,使用自主采集标注的交通数据集,进行稀疏化训练。在实际交通场景中,YOLO-CP在GPU下检测速度达到25帧/秒,车辆检测准确率达到96.0%,行人检测准确率达到93.3%,优化算法满足了ADAS对实时性和高精度的要求。
DOI：
10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.07.015
关键词：
Array
所属期刊栏目：
计算机技术
分类号：
U463.6;TP18;TP391.41
页码：
59-62