×

基于YOLOV3算法的视频监控目标检测方法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:4.58 MB | 2021-03-31

分享资料个

　　由于监控中的行人检测存在背景复杂，目标尺度和姿态多样性及人与周围物体互相遮挡的问题，造成YOLOV3对部分目标检测不准确，会产生误检、漏检或重复检测的情况。因此，在YOLO3的网络基础上，利用残差结构思想，将浅层特征和深层特征进行上采样连接融合得到104×104尺度检测层，并将κ- means算法聚类得到的边界框尺寸应用到各尺度网络层，増加网络对多尺度、多姿态目标的敏感度，提高检测效果。同时利用预测框对周围其他目标的斥力损失更新 YOLOV3损失函数，使预测框向正确的目标靠近，远离错误的目标，降低模型的误检率，以改善目标间互相遮挡而影响的裣测效果。实验结果证明，在MOT6数据集上，相比YOLOV3算法，提出的网络模型具有更好的检测效果，证明了方法的有效性。

下载并关注上传者 低至0.43元/天 开通VIP 免费下载

声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。 举报投诉

评论(0)
发评论

下载排行榜

全部0条评论

快来发表一下你的评论吧 !