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基于YOLOV5的行人机动车闯红灯检测
文献摘要：
随着中国制造2025战略的实施,人工智能领域相关技术的发展得到爆炸式的关注,其中计算机视觉是研究的热点之一.目标检测作为计算机视觉领域的热点和难点,其目的是让计算机自动提取目标的行为特征,辨别异常行为,在视频监控、人机交互和医疗监护等诸多领域有着重要的应用价值.文章叙述了目标检测中基于YOLO V5+Deep Sort的数据训练和识别行人和车辆闯红灯的研究方法,对行人和车辆的目标跟踪以及闯红灯检测的效果良好,端到端的方法切实有效,并给出测试结果.
文献关键词：
计算机视觉;人工智能;目标检测;行人闯红灯;YOLO V5
中图分类号：
作者姓名：
范子一;王宏生;姚钦建
作者机构：
沈阳工业大学信息科学与工程学院;沈阳工业大学机械工程学院,辽宁沈阳110870
文献出处：
引用格式：
[1]范子一;王宏生;姚钦建-.基于YOLOV5的行人机动车闯红灯检测)[J].长江信息通信,2022(03):51-53
A类：
V5+Deep
B类：
YOLOV5,机动车,中国制造,人工智能领域,爆炸式,中计,计算机视觉,目标检测,自动提取,行为特征,辨别,异常行为,视频监控,人机交互,医疗监护,Sort,数据训练,目标跟踪,端到端,切实有效,行人闯红灯
AB值：
0.356213
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