改进轻量型YOLOV4的目标监测系统

摘要：

针对实施昏暗复杂环境下混合路况的目标监测任务,提出基于YOLOV4-tiny的改进算法,建立智能化目标监测系统.为提高目标检测精度,在原有骨架网络提取4层特征进行多层特征叠加.融合图像增强算法,提高系统的鲁棒性.将改进算法与zed双目相机结合进行多源数据采集,经数据决策实现异常数据的存储与自动控制.实验结果表明,在昏暗的复杂环境下,改进后的算法模型较YOLOV4-tiny模型MAP(均值平均精度)提高14.79％,较融合图像增强算法的YOLOV4-tiny模型MAP(均值平均精度)提高3.06％.所提算法应用于目标监测系统上检测精度以及鲁棒性都有所提高.

关键词：监测系统、图像增强算法、zed双目相机、数据决策、自动控制

所属期刊栏目：43

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：四川省重大科技专项基金项目;四川省科技计划重点研发基金项目;四川省科技计划重点研发基金项目;四川省科技计划重点基金项目

在线出版日期：2022-10-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：2984-2991