[发明专利]一种基于改进型YOLOv3卷积神经网络的夜间车辆检测方法有效
| 申请号： | 201911143330.5 | 申请日： | 2019-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN110909666B | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 乔瑞萍;张连超;党祺玮;翟沛源 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06V20/58 | 分类号： | G06V20/58;G06V10/774;G06V10/40;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 朱海临 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进型YOLOv3卷积神经网络的夜间车辆检测方法，属于辅助驾驶领域。通过增加输入图像尺寸、网格划分密度和多尺度训练，使YOLOv3卷积神经网络对于小目标检测更加准确。从而更加精准的识别面积较小的车尾灯；同时，针对夜间行车环境中复杂的灯光干扰，在darknet53特征提取网络中加入了通道注意力机制‑改进型SE‑Block模块。对不同重要程度的信息进行了加权操作，从而对重要信息进行强化，对不重要信息进行抑制；针对没有开源的夜间车辆数据集，构建了一个新的夜间车辆数据集。填补了这方面的空缺。最终通过对YOLOv3卷积神经网络的改进，使其更加适合夜间车辆识别。在小目标和复杂灯光干扰的环境中可以更加准确、快速地识别夜间车辆。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进型 yolov3 卷积 神经网络 夜间 车辆 检测 方法 | ||
【主权项】：
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