典型文献
基于YOLO的车辆行人闯红灯检测系统
文献摘要：
文章针对现有的交通管理部门闯红灯检测系统进行改进,目的在于弥补传统电子眼系统只能对机动车辆进行闯红灯自动识别的缺陷,探究将深度学习技术应用到交管部门闯红灯抓拍系统的可行性.首先,面向交通路口复杂的环境,文章运用轻量化的微型计算机Jetson Nano进行车辆和行人闯红灯检测,并向交通管理部门发送相关信息,帮助交警进行查证闯红灯行为.其次,系统通过多种方式采集数据集,运用快速、灵活的YOLOv5算法进行模型训练.最后,将模型部署到内置Linux系统的微型计算机上,完成系统检测的核心功能.
文献关键词：
微计算机;深度学习;YOLOv5算法;车辆行人检测
中图分类号：
作者姓名：
周杰;王鸿宇;熊朝松
作者机构：
江西科技师范大学通信与电子学院,江西南昌330000
文献出处：
引用格式：
[1]周杰;王鸿宇;熊朝松-.基于YOLO的车辆行人闯红灯检测系统)[J].长江信息通信,2022(06):28-31
A类：
车辆行人检测
B类：
行人闯红灯,交通管理,电子眼,机动车辆,自动识别,深度学习技术,交管部门,抓拍,交通路口,微型计算机,Jetson,Nano,发送,交警,查证,统通,采集数据,YOLOv5,模型训练,模型部署,内置,Linux,系统检测,核心功能,微计算机
AB值：
0.340453
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