基于YOLO算法的无人机航拍图像车辆目标检测系统研究
向昌成
黄成兵
罗平
王朋
阿坝师范学院计算机科学与技术学院 汶川 623002
摘要：为了解决航拍图像地面车辆目标实时检测和识别的问题,引入先进的人工智能技术,设计了一种基于深度学习的无人机航拍图像车辆目标检测嵌入式GPU系统.论文首先基于YOLOv3算法实现地面车辆目标检测技术,在GPU服务器上对地面车辆目标进行离线训练,通过自学习和迭代优化网络神经元权重,得到针对特定应用场景的网络模型;然后在嵌入式GPU平台上部属训练好的网络模型,实现无人机航拍图像的实时在线检测.实验结果表明,在NVIDIA TX2平台上实现了25帧/s的检测速率,基本满足地面车辆目标检测的需求.该嵌入式系统为无人机航拍图像在智慧交通领域的应用提供了一种解决方案.
关键词：深度学习目标检测卷积神经网络嵌入式系统图形处理器
分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)
资助基金：四川省科技计划(19ZDYF1484)四川省教育厅自然科学项目(18ZB0002)四川省教育厅自然科学项目(18ZB0006)四川省教育厅重点项目(18ZA0003)
论文发表日期：2021-08-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 1566-1570 )
英文信息