YOLOv3图像识别跟踪算法的优化与实现

摘要：

行人检测是智能交通视频监控领域的一项基础技术.本文采用基于视网膜理论的图像增强策略对训练样本进行预处理,以减小光照变化的影响.首先,我们使用图像增强方法来增强图像的对比度.然后,我们将原始样本放入带有YOLOv3的darknet帧中训练检测模型1,将增强后的样本放入YOLOv3中训练检测模型2.最后,我们用200张行人照片对这两种模型进行了测试.实验结果表明,经视网膜x图像增强训练的模型具有94％的准确率.

关键词：Retinex、图像增强、YOLOv3、pedestrain检测

在线出版日期：2019-08-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：65-66,86