基于改进YOLOv3-tiny的车辆目标检测
朱联祥
徐莉娟
西安石油大学计算机学院 陕西西安 710000
摘要：交通监控视频的车辆目标检测是智能交通监控系统中至关重要的组成部分,是车辆计数、事故检测等一系列操作的基础.针对YOLOv3 tiny网络存在的漏检、重复检测、误检等问题,通过增加网络中的卷积层个数,并将空间金字塔池化(spatial pyramid pooling,SPP)网络加入YOLOv3-tiny的特征提取网络之后,提出了YOLOv3-tiny的改进模型.通过网上收集车辆数据集并使用labelImg工具进行数据标注,得到了Vehicle实验数据集.实验结果表明,改进模型在车辆目标的检测精度和速度方面均有明显提升,在mAP@0.5及mAP@[.5:.95]的检测精度分别提高了2.5％和5.1％,召回率改进了1.2％.
关键词：YOLOv3-tiny车辆检测SPP
资助基金：移动通信教育部工程研究中心开放研究项目(cqupt-mct-202006)
论文发表日期：2022-03-28
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 9-12 )