改进Darknet框架的多目标检测与识别方法研究

发布时间：2025-01-19 11:39

　　随着城市交通拥堵问题的不断加剧,针对道路车辆目标检测中传统方法需随场景变化提取不同特征,检测率较低与鲁棒性差的问题,提出了一种基于Darknet框架的车辆多目标检测与识别方法。在YOLO v2算法基础上,根据目标路段场景与车流量的变化对YOLO-voc网络模型进行改进,基于ImageNet数据集和微调技术获得分类训练网络模型,对训练结果和车辆目标特征进行分析后进一步对改进的算法参数进行调整,最终获得更适合于道路车辆检测与识别的YOLO-vocRV网络模型下车辆多目标检测与识别方法。为验证该方法的有效性和完备性,采用不同模型不同数据集进行了大量实验分析。研究内容主要包括:(1)采用一种基于Darknet框架下YOLO9000算法的车辆多目标检测方法。该方法在YOLO9000算法基础下,根据训练结果和车辆目标特征对YOLO9000网络模型进行改进,并对模型参数进行调整,获得更为适合于当前道路视频车辆检测的YOLO9000-md网络模型下车辆多目标检测方法。对视频车辆进行了检测实验,实验结果表明:改进模型YOLO9000-md的车辆多目标检测方法召回率达到96.15%,具有一定的有效性。(2)...

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2-1深度学习工作原理

浅层人工神经网络只能用于线性分类，并且和计算机能力的限制，训练一个多层感知机所需的时间神经网络的发展。直到1974年，PaulWerbos[38]等人深练机制，并提出了改进方案—误差反向传播算法，推动新的热潮。而机器学习也从浅层学习模型阶段发展到了阶段。习是将输入映射到目标....

图2-2神经元模型

图2-2神经元模型该神经元由多个输入(1,2,...)ixin和一个输出y组成，输入的权值与定了中间状态的表达与输出，输出可表示为：()iiyfwxb，iw是权重项，b是偏置12(,,...,|)nixxxx....

图2-3Sigmoid函数

图2-3Sigmoid函数图2-4ReLU函数ReLU函数是目前使用最多的激活函数，其在保持同样效果的同时收也是Darknet框架中所采用的激活函数，其优势在于：(1)处理速度快，比Sigmoid函数需要算指数、倒数代价小很多；(2)减轻了梯度消失问题....

图2-4ReLU函数ReLU函数是目前使用最多的激活函数，其在保持同样效果的同时收敛更

图2-3Sigmoid函数图2-4ReLU函数ReLU函数是目前使用最多的激活函数，其在保持同样效果的同时收也是Darknet框架中所采用的激活函数，其优势在于：(1)处理速度快，比Sigmoid函数需要算指数、倒数代价小很多；(2)减轻了梯度消失问题....

本文编号：4028926