【车辆识别】基于卷积神经网络yolov3识别车辆和车辆速度附matlab代码

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。

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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 file    Im = imread(fileName);%   I = imresize(Im,inputSize(1:2));    I = Im;    [bboxes,scores] = detect(detector,I);    if scores        I = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes,round(scores,2), 'FontSize',8);    end    I = 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。

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