期刊在线咨询服务,发表咨询:400-888-9411 订阅咨询:400-888-1571股权代码(211862)

期刊咨询 杂志订阅 购物车(0)

采用Ranking Saliency算法改进的交通标志检测方法

蔡凯; 周永霞 中国计量大学信息工程学院; 浙江杭州310018

关键词:计量 目标检测 yolo算法 流行排序算法 交并比 

摘要:目的:交通标志的检测是车载辅助系统的关键环节之一,针对YOLO V3检测算法得到的检测结果存在目标框不精确的问题,提出改进交通标志目标检测算法。方法:YOLO V3是当前目标检测算法中检测召回率高且速度较优的算法,但在定位上不够准确。为解决该问题,本文采用流行排序算法对得到的检测框进行二次修正,从而使得目标定位精度提升。结果:通过结合YOLO V3和流行排序算法使目标检测框的交并比提升了3%~9%。结论:通过YOLO V3和Ranking Saliency的结合能够使得目标检测的定位精度提高。

中国计量大学学报杂志要求:

{1}国家基金资助项目的研究论文,请注明批准立项项目批号并出示相应的证明材料。

{2}必须是作者独立取得的原创性、学术研究成果,不侵犯任何著作权和版权,不损害第三方的其他权利,引用部分文字的要在参考文献中注明,署名和作者单位无误,切勿一稿多投,文责自负。

{3}论文题目不超过20个字,必要时可加副标题。题目要能概括文章主旨,且须简明、具体、确切。

{4}参考文献:按CB7714.87《文后参考文献著录规则》采用顺序编码制著录。依照其在文中出现的先后顺序有阿拉伯数字加方括号于右上角标出。

{5}所有英文人名、地名应有规范译名,并在第一次出现时用括号标注原名。

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

中国计量大学学报

部级期刊
1个月内下单

关注 9人评论|0人关注
相关期刊
服务与支付