基于YOLO的渡口车辆自动检测系统
水上交通安全一直是渡口交通监管部门的工作重心.本文针对渡运单位监管中存在的实际问题,设计和开发了一个基于YOLO的渡口车辆自动检测系统,采用最新基于深度神经网络的YOLO模型实现车辆的检测.系统主要包括用户登录注册、视频采集、车辆检测、结果显示等模块.实际证明,本文的系统能满足渡口车辆的检测要求,有利于规范渡口管理,促进水上交通安全.
渡口、车辆检测、YOLO
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TP391(计算技术、计算机技术)
1江苏省社会安全图像与视频理解重点实验室创新基金编号"基于多通道卷积神经网络的行人再识别"30916014107;2江苏省大学生创新创业训练计划项目"基于视频的电瓶车驾驶员智能头盔系统";3江苏省大学生创新创业训练计划项目"基于车载视频的公交驾驶员和前排乘客异常行为识别";4江苏省物联网移动互联技术工程实验室开放课题"基于多通道卷积神经网络的行人再识别及其轨迹分析研究"JSWLW-2017-015;5南通大学教学改革研究课题2017B82;6南通大学2016课程资源建设项目精品课程培育JP16021
2019-09-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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