典型文献
一种基于轮轴检测的载重车型识别方法
文献摘要：
载重车超载问题长期困扰着交通安全,如何从视觉上判断载重车的额定载重量是一大难题.目前的车型识别主要停留在大类别的识别和分类,针对载重车的额定载重量对载重车进行分类的研究还未出现.针对载重车型车轮特征,提出了一种基于改进的YOLOv3(You Only Look Once)的快速识别方法.使用基于移位的批量归一化训练方法训练模型,对固定摄像机拍摄的交通视频进行识别.实验结果表明,在2000张图片测试集上达到了98.1％的准确率.对比原始的YO-LOv3目标检测方法,改进后的YOLO算法检测速度提升了40.7％,且精度未有损失,具有较好的实时性.
文献关键词：
载重车型识别;改进YOLOv3;移位批量归一化;实时性
中图分类号：
作者姓名：
封磊;李晓明
作者机构：
太原科技大学计算机科学与技术学院 太原 030024
文献出处：
引用格式：
[1]封磊;李晓明-.一种基于轮轴检测的载重车型识别方法)[J].计算机与数字工程,2022(11):2418-2422
A类：
载重车型识别,移位批量归一化
B类：
轮轴,超载,交通安全,额定载重量,车轮,YOLOv3,You,Only,Look,Once,快速识别,训练方法,方法训练,训练模型,摄像机,交通视频,测试集,上达,目标检测方法,检测速度,有损
AB值：
0.211145
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
