典型文献
基于光电转台全局运动补偿与YOLOv3网络模型的运动目标检测算法
文献摘要：
传统的动目标检测算法存在受噪声干扰大、背景建模时间长、无法识别目标类型等问题,并且背景建模等方法对全局运动存在限制要求.针对上述问题,提出新的运动目标检测算法,采用YOLOv3模型对观察序列中的视频进行检测,获得连续帧的目标识别结果;通过光电转台位置信息估算全局运动,对连续帧目标进行匹配获取一致性关系;计算目标像素速度与目标运动程度估值,判定目标运动状态.以车辆目标视频图像为研究对象,试验表明:算法在英伟达TX2与NX平台实现部署,单帧处理时间分别达到140 ms、36 ms,实现对多个运动目标的实时正确检测,并获取目标像素速度与运动方向等运动信息.
文献关键词：
YOLOv3;全局运动补偿;动目标检测
中图分类号：
作者姓名：
马志扬;傅慧妮;赵博;杨忠琳;姜雨彤;朱梦琪;孙伟琛;李兴鑫
作者机构：
中国北方车辆研究所,北京100072
文献出处：
引用格式：
[1]马志扬;傅慧妮;赵博;杨忠琳;姜雨彤;朱梦琪;孙伟琛;李兴鑫-.基于光电转台全局运动补偿与YOLOv3网络模型的运动目标检测算法)[J].车辆与动力技术,2022(01):52-59,34
A类：
全局运动补偿,像素速度
B类：
转台,YOLOv3,运动目标检测,目标检测算法,噪声干扰,背景建模,目标类型,目标识别,台位,位置信息,目标运动,运动程度,估值,运动状态,视频图像,伟达,TX2,NX,单帧,处理时间,ms,运动信息
AB值：
0.307981
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