一种改进YOLOv2模型的多车辆目标识别方法.pdfVIP

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2023-05-26 发布于四川
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一种改进YOLOv2模型的多车辆目标识别方法.pdf

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本发明公开了一种改进YOLOv2模型的多车辆目标识别方法，首先采集实际交通环境下的样本数据，将样本数据以7:3的比例分为训练集和测试集的样本图像；然后对训练集样本图像进行数据增强，包括对样本图像进行随机放缩、对曝光度和饱和度的调整，使处理后的图像作为训练模型的输入；将处理后的训练集通过改进的Darknet‑19网络进行目标区域特征向量的提取；将训练集输入到Darknet‑19网络模型中进行训练，得到检测与识别的模型；最后将测试集输入到模型中进行测试，得到多目标车辆识别的结果。本发明解决了现有技术

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112270252 A (43)申请公布日 2021.01.26 (21)申请号 202011158555.0 G06T 3/40 (2006.01)