基于YOLO的车辆目标检测实现（附带MATLAB代码）

最新推荐文章于 2025-04-21 18:31:43 发布

后端架构小白

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本文介绍了如何使用YOLOv3算法在MATLAB中实现车辆目标检测。首先下载预训练权重，然后加载权重创建YOLOv3网络模型。在MATLAB中，通过示例图像演示了目标检测过程，检测结果包括边界框、置信度和类别标签。代码示例可用于自定义图像，可能需要根据应用场景调整。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

基于YOLO的车辆目标检测实现（附带MATLAB代码）

车辆目标检测是计算机视觉领域中的重要任务之一。YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测算法，它能够快速准确地检测图像中的不同目标，并给出它们的边界框和类别标签。在本篇文章中，我们将介绍如何使用YOLO算法在MATLAB中实现车辆目标检测，并附上相应的源代码。

首先，我们需要下载YOLO的预训练权重文件。这些权重文件包含了在大规模图像数据集上训练得到的模型参数，可以用于目标检测任务。在本例中，我们将使用YOLOv3算法，并下载其预训练权重文件。请确保已经安装了MATLAB深度学习工具箱，以便使用相关的函数和类。

% 下载YOLOv3的预训练权重文件
url = 'https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights';
filename = 'yolov3.weights'<

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基于YOLO算法实现车辆目标检测附Matlab代码

持续更新

07-26

975

目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它的主要目标是在图像或视频中准确地定位和识别出感兴趣的目标。通过适当调整模型的参数和数据集的准备，我们可以得到更好的检测结果。YOLO算法是一种实时目标检测算法，其主要思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，通过单次前向传播即可直接得到目标的位置和类别信息。同时，为了获得更好的检测效果，可以尝试使用更大规模的数据集进行训练，或者采用其他优化策略来提升模型性能。以下是基于YOLO算法实现车辆目标检测的具体步骤，并附带相应的Matlab代码。在测试阶段，通过调用。

无脑使用matlab运行YOLOv5模型，实现目标检测

在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步

11-14

2842

YOLO 是一种经典的一阶段目标检测算法，它将检测问题转化为回归问题。与 Faster R-CNN 不同，YOLO 不是提取 RoI,而是直接通过回归的方法生成每个类的边界框坐标和概率。与 Faster R-CNN相比，大大提高了检测速度。Glenn Jocher 于 2020年提出了 YOLO 的第五个版本，命名为 YOLOv5，其网络结构主要分为骨干模块、颈部模块和头部模块。主干模块基于Focus、BottleneckCSP(跨阶段部分网络)和空间金字塔池，并将其传输到颈部模块。

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基于MATLAB、YOLOv3算法一种磁瓦图像缺陷检测识别系统设计

qq_1039692211的博客

03-10

1072

5.1总结本文基于YOLOv3算法，设计了一种磁瓦图像缺陷检测方法，论文工作如下：（1）扩充了磁瓦缺陷数据库，增加了训练集，便于后续图像处理时拥有更多数据库，可以使检测精度更高。（2）增强了数据库图像，与二值化这一图像处理方法进行比对，得出二值化方法不适用于磁瓦表面缺陷检测方面。（3）使用YOLOv3算法，可以很好地进行缺陷识别，并且对比了不同置信度情况下的结果，仍能得到较高的识别率。但是数据库数量不够多，得到的数据不够全面完善。需要搜集更多缺陷数据库来进行训练。5.2展望。

MATLAB 训练CNN模型 yolo v4

最新发布

jaz的专栏

04-21

445

matlab使用早期CNN进行模型训练和调用展示

yolo算法MATLAB程序

01-14

yolo算法移植成matlab，权值文件需要自己下载（在官网），然后转成txt读取，主函数是detect_and_draw4，自己写的第一个代码，比较粗糙，但又懒得改哈哈，如果有优化的建议就私信我呀

基于Matlab编写的Yolo算法行人检测系统

2301_79809972的博客

05-18

859

一、项目背景与意义在当前的视频监控和安全监控领域，对行人进行准确、高效的检测是至关重要的。传统的行人检测方法主要依赖于人工观察，这种方式存在实时性差、工作量大、易疲劳等问题。为了解决这些问题，本项目基于Matlab编程环境和Yolo（You Only Look Once）算法，开发了一套行人检测系统。该系统能够实时、准确地检测图像或视频中的行人目标，为视频监控和安全监控领域提供了一种新的解决方案。

基于yolov2深度学习网络的车辆检测算法matlab仿真,包括白天场景和夜晚场景

MATLAB,verilog,python,opencv,tensorflow,caffe,C,C++

01-18

1233

基于YOLOv2深度学习网络的车辆检测是一种高效的目标检测算法，广泛应用于交通监控、自动驾驶等领域。YOLOv2是You Only Look Once（YOLO）系列算法的第二代，相较于第一代在速度和准确性上都有所提升。下面将详细介绍基于YOLOv2深度学习网络的车辆检测原理，包括白天场景和夜晚场景，并给出相关的数学公式。

yolo能用matlab实现,使用 YOLO v2 深度学习进行目标检测

weixin_30569923的博客

03-19

2852

下载预训练的检测器下载预训练的检测器，避免在训练上花费时间。如果要训练检测器，请将 doTraining 变量设置为 true。doTraining = false;if ~doTraining && ~exist('yolov2ResNet50VehicleExample_19b.mat','file')disp('Downloading pretrained detector ...

目标检测_、目标检测_MATLAB检测_matlab检测目标_目标检测程序_目标检测

09-10

7. **实际应用**：了解目标检测在实际问题中的应用，比如在交通监控中识别车辆，在医疗图像分析中识别疾病病灶，有助于我们更好地理解这些MATLAB代码的意义和价值。 8. **学习与实践**：通过运行这些MATLAB代码，你...

目标检测YOLO实战应用案例100讲-【目标检测】ROS机器人（基础篇）（二）

qq_36130719的博客

02-22

322

想象一下，有两台计算机A和B，每台上都运行着一个独立的ROS系统。我们的目标是让系统A中的节点监听话题testa，并将接收到的消息通过TCP发送给系统B中的节点。同样，系统B中的节点将监听话题testb并通过TCP将消息回传给系统A。这种设置的一个典型应用场景是多机器人协作，其中机器人位于不同的网络环境中，或者需要与不支持ROS的遗留系统交互。首先，确保两台计算机都安装了ROS，并且需要使两台设备能互ping。

目标识别与跟踪算法matlab_Matlab深度学习----自动驾驶中的移动目标识别与跟踪（含代码）...

weixin_39661345的博客

11-21

550

资源下载与技术交流本文所展示的自动驾驶中的移动目标提取与跟踪技术，全过程的代码以及相应的数据资源，详见下方链接。链接：https://pan.baidu.com/s/1Y_d5qb91bD-ZHXqRbBVN0g 提取码：pv2x相关联的，技术讨论，详见下方链接。若谷：自动驾驶行业交流群及公约zhuanlan.zhihu.com本篇技术报告，以自动驾驶中的车辆识别为例说明。各个步骤的主要操作以及...

yoloV5-matlab:简单的推理代码，只需运行 demo.mlx-matlab开发

05-31

Import yolov5*.onnx for inference, including yolov5s.onnx, yolov5m.onnx, yolov5l.onnx, yolov5x.onnx, the original output dimension is 1*255*H*W(Other dimension formats can be slightly modified), import (importONNXFunction) + detection in matlab Head decoding output. 导入yolov5*.onnx进行推理（inference），包括yolov5s.onnx,yolov5m.onnx,yolov5l.onnx,yolov5x.onnx,其原始输出维度为1*255*H*W(其他维度形式可稍作修改), 在matlab中导入(impor

yolov3-yolov4-matlab:yolov3-yolov4-matlab-matlab开发

05-29

该存储库使用简化和最少的代码来重现 yolov3 / yolov4 检测网络和暗网分类网络。亮点如下： 1、支持原版暗网模式； 2、支持“* .cfg”、“* .weights”模型的训练、推理、导入导出； 3、支持最新的yolov3、yolov4型号； 4、支持暗网分类模型； 5、支持feature map大小计算、flops计算等各种指标。这些代码可读性强，比其他框架如pytorch和tensorflow更简洁！但是不包含各种训练数据增强技巧！

yolomatlab.zip

09-27

matlab平台yolo算法，需至yolo官网下载权值文件，主程序为detect_and_draw4

基于YOLOv5+LPRNet算法实现车牌实时识别检测系统源码+项目说明(毕设项目).zip

05-24

Matlab-YOLOv2-LiveTracking-master.zip

11-07

Matlab-YOLOv2-LiveTrackingMatlab-YOLOv2-LiveTracking，实时识别跟踪，可用

理解YOLO后处理操作：基于MATLAB实现

hughieu的博客

09-29

1675

本文旨在介绍在MATLAB中实现已训练好的神经网络模型的过程，帮助同学们梳理神经网络的计算步骤。这些步骤不仅对于在PC以外的其他平台部署神经网络有一定的指导意义，也能帮助那些对深度学习不太了解的同学更好地理解深度学习模块所执行的具体操作及其实现方式。选择MATLAB作为工具，是因为其语法相对简单，并且在学术界和大学中得到广泛应用，适合初学者入门。

MATLAB基于深度学习的车辆检测系统

2401_86539719的博客

08-15

1489

作为一个演示项目以上的平均精度还算可以了，可以提升的地方首当是训练数据量了，因为只选取了一部分数据这使得模型的泛化性能不高，对于拟合效果也没有作太多的优化，建议大家多做调整优化了。倍下采样，这样的下采样量算是空间分辨率与所提取特征强度之间的一个折中，因为经过网络提取的特征可能会在网络上显示出更强的图像特征。十分好用了，作为自动驾驶常用大型多样化数据集，其标注超过100,000张图像，类别包含公共汽车，行人，自行车，卡车，小汽车，火车和骑手等，用于目标检测、全帧分割等。”文件夹下的文件用于训练。

Matlab 创建YOLO v2目标检测网络（仅仅是网络）

Vertira的博客

10-13

2504

Matlab 创建YOLO v2目标检测网络（仅仅是网络）