典型文献
基于YOLOv3算法的盲道识别研究
文献摘要：
世界卫生组织统计的数据显示,全球失明人数超过3600万,且有逐年递增的趋势.对于视障人群而言,其出行十分不便,并且现有的盲道识别算法大多是基于颜色和纹理,检测速度较慢,不能很好地解决盲人出行难的问题.为此,本研究提出一种基于YOLOv3网络模型的盲道识别算法.笔者使用LabelImg工具对收集到的数据进行标注,再将标注后的图片送入模型中进行训练,并调整参数,得到最佳的检测模型.试验结果表明,YOLOv3算法的识别准确率达到98％,为优化盲道识别算法提供了新思路.
文献关键词：
YOLOv3;目标检测算法;盲道识别;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
袁扬;马浩文;叶云飞;管庆勒;周琳泰;马高辉
作者机构：
天津工业大学,天津 300387
文献出处：
引用格式：
[1]袁扬;马浩文;叶云飞;管庆勒;周琳泰;马高辉-.基于YOLOv3算法的盲道识别研究)[J].河南科技,2022(06):20-23
A类：
盲道识别
B类：
YOLOv3,世界卫生组织,失明,明人,视障人群,识别算法,检测速度,较慢,盲人出行,LabelImg,送入,调整参数,检测模型,识别准确率,目标检测算法
AB值：
0.258256
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