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公开(公告)号:CN116682090A
公开(公告)日:2023-09-01
申请号:CN202310530783.3
申请日:2023-05-12
Applicant: 三峡大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/776 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv3算法的车辆目标检测方法,涉及计算机视觉技术领域,包括下述几个步骤:获取真实场景下的车辆目标图像,并对车辆图像进行数据增强;改进YOLOv3网络,使网络变得更加轻量化,在多尺度特征融合部分嵌入注意力机制CBAM,并引入新的损失函数;训练改进后的YOLOv3网络,并进行特征提取;最后使用训练好的模型来进行车辆目标检测。本发明解决了原算法应用于车辆目标检测时存在的实时性和精确性不足的问题,实现了在理想的检测精度下快速准确的检测出车辆目标。