期刊文献+

基于YOLOv3的深度学习交通标志识别系统 被引量:3

Deep Learning Traffic Sign Recognition System Based on YOLOv3
下载PDF
导出
摘要 介绍采用深度学习算法中的目标检测网络模型在禁令交通标志识别研究方面的难点以及国内外对此类问题的相关研究成果;阐述基于YOLOv3目标检测网络模型以及其训练方法;通过测定平均精度及平均召回率对研究结果进行评估。 The difficulties in the study of target detection using deep learning algorithm in the identification of prohibited traffic signs and the related research results at home and abroad are introduced;the use of YOLOv3 target detection network model and its training method is expounded;and the research results are evaluated by measuring the average accuracy.
作者 张钟文 高宇 王静 曹登平 ZHANG Zhongwen;GAO Yu;WANG Jing;CAO Dengping(China Railway Eryuan Engineering Group Co.,Ltd.,Chengdu 610031,China)
出处 《建筑电气》 2020年第7期64-68,共5页 Building Electricity
关键词 交通标志识别 神经网络 深度学习 自动驾驶 YOLOv3 目标检测网络模型 数据处理 模型训练 traffic sign recognition neural network deep learning automatic drive YOLOv3 target detection network model data processing model training
  • 相关文献

同被引文献16

引证文献3

二级引证文献3

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部