庞智恒
- 作品数：6 被引量：55H指数：2
- 供职机构：武汉理工大学更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程更多>>
- 一种基于机器视觉和机器学习的运动车辆检测算法
- 本发明公开了一种基于机器视觉和机器学习的运动车辆检测算法，包括以下步骤：步骤S010，通过安装在车辆内后视镜下的摄像头采集道路前方场景视频流，从视频流中获取当前帧的数据；步骤S020，提取车辆假设区域；步骤S030，验证...
- 王宇宁袁德明庞智恒王润舵高广
- 文献传递
- 一种用于交通监控的车辆检测方法
- 一种用于交通监控的车辆检测方法，包括步骤：S1、首先将收集到的交通监控图片拆分成上下两部分，上半部分图片的车辆离监控摄像头较远，车辆呈现小而模糊的状态，裁剪出其中的车辆并标注车辆类别信息，组成第一训练样本集；下半部分图片...
- 王宇宁庞智恒吕晨阳袁德明
- 基于YOLO算法的车辆实时检测被引量：53
- 2016年
- 目前,基于机器视觉的车辆检测算法存在检测速度较慢的问题。针对该问题,提出一种基于YOLO算法的车辆实时检测方法。YOLO检测算法的基本模型由卷积层,池化层以及全连接层组成,具有强鲁棒性以及能够快速完成车辆检测任务。选择交通监控视频作为数据集进行车辆检测试验。结果表明,YOLO检测算法的查准率为89.3%,查全率为81.0%,检测速度达到60f/s,基本满足交通监控中车辆检测的实时性需求,说明该方法合理可行。运用该方法与2种不同的检测算法进行对比分析,得出YOLO算法的检测速度最快。
- 王宇宁庞智恒袁德明
- 关键词：车辆检测机器视觉
- 一种基于YOLOv2的目标车辆跟踪算法被引量：2
- 2018年
- 针对目前多数在线训练跟踪算法实时性差和准确率低的问题,提出了一种基于YOLOv2的离线训练目标车辆跟踪算法。首先,该算法采用了YOLOv2的深层次网络结构和划分网格产生区域建议框的方法,不仅加强了特征提取能力,而且改善了候选搜索区域的生成质量;其次,标记跟踪车辆时采用掩膜处理的方法,以保留目标车辆的位置信息;最后,为了实现鲁棒及长时车辆跟踪,提出加强目标特征信息的方法以解决车辆误跟踪问题,并采用动态保存的方法重新找回跟丢的目标车辆。为了验证算法的有效性,制作330组交通场景车辆跟踪数据集用于网络训练和测试,试验结果表明,该算法准确率达86%以上,且实时性优于大多数在线训练算法。
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- 关键词：车辆跟踪
- 一种识别前方车辆尾灯及判断其状态的方法
- 本发明公开了一种识别前方车辆尾灯及判断其状态的方法，步骤一，将车载摄像头视频输入经过训练的YOLO神经网络1，识别出视频中的车辆；步骤二，将YOLO神经网络1识别出的车辆输入YOLO神经网络2，识别出车辆的尾灯；步骤三，...
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- 文献传递
- 一种用于交通监控的车辆检测方法
- 一种用于交通监控的车辆检测方法，包括步骤：S1、首先将收集到的交通监控图片拆分成上下两部分，上半部分图片的车辆离监控摄像头较远，车辆呈现小而模糊的状态，裁剪出其中的车辆并标注车辆类别信息，组成第一训练样本集；下半部分图片...
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- 文献传递
