基于YOLOV4的车辆检测系统  

作　　者：万泗鑫 李丹 

机构地区：[1]四川大学锦城学院,四川611731

出　　处：《网络安全技术与应用》2022年第2期46-48,共3页Network Security Technology & Application

摘　　要：本文针对多场景下的道路检测算法系统识别类型偏少和识别数量不精准等问题,提出了一种基于YOLOv4算法的轻量级的目标检测方法,模型包含了大部分常见车辆类型。本文方法MAP为90.0%。采用7:3的分配方法,数据集共2512张图片。拥有较高的车辆识别精度和视频流畅度,同时有效解决了大型道路交通场景下的车辆遮挡位置问题和小距离目标车辆检测时的问题,具有非常好的实际技术应用研究价值。

关 键 词：深度学习 目标检测 交通检测 YOLOv4 

分 类 号：U495[交通运输工程—交通运输规划与管理] TP391.41[交通运输工程—道路与铁道工程]