1 简介
近年来,自动驾驶研究,智慧交通建设突飞猛进,车辆检测技术成为业界的研究热点.由于深度卷积神经网络具有一定的旋转与平移不变性等特点,在车辆检测任务中得到广泛应用,其中,YOLOv3(You Only Look Once version 3)算法是目前主要的检测算法之一.




2 部分代码
clearclc% load('yolov2_bdd100k_8val.mat','detector')load('yolov2_mytrain.mat', 'detector')% load('fasterRCNN_mathwork.mat', 'detector')inputSize = [448 448 3];% 弹出文件选择框,选择一张图片[file,path] = uigetfile({'*.jpg;*.jpeg;*.png;*.bmp;*.tif',...'图片文件 (*.jpg,*.jpeg,*.png,*.bmp,*.tif)'},'选择一张图片');fileName= fullfile(path,file); % 选择的图片绝对路径if fileIm = imread(fileName);% I = imresize(Im,inputSize(1:2));I = Im;[bboxes,scores] = detect(detector,I);if scoresI = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes,round(scores,2), 'FontSize',8);endI = imresize(I,size(Im,[1, 2]));imshow(I)end
3 仿真结果

4 参考文献
[1]史航. 基于深度卷积神经网络的车辆检测算法研究.
博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。
部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。
本文探讨了深度卷积神经网络在车辆检测任务中的重要性,特别是YOLOv3算法的突出表现。通过实例展示了如何使用YOLOv3进行车辆检测,并介绍了其在智慧交通中的作用。作者分享了MATLAB代码实现和仿真结果,以及相关研究的背景和史航的车辆检测算法研究。
440

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



