南开大学学报（自然科学版） ›› 2021 ›› Issue (6): 7-.
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摘要： 提出一种基于改进的Yolo v3模型的设备状态检测方法,以实现精准的信号灯检测. 工作流程为:(1)通过图像采集设备获取信号灯图像并预处理;(2)通过改进的Yolo v3模型进行信号灯检测.其中改进的Yolo v3模型增加了特征图的加权融合步骤,提高了对小目标检测识别的性能.实验结果表明, 相比于原始Yolo v3模型,采用改进的Yolo v3 模型进行信号灯检测识别时能够取得更高的交并比,同时,模型的召回率和精度也有相应提升.
关键词: 信号灯检测, Yolo v3 模型, 小目标检测, 神经网络
王鑫, 曾愚, 魏怀灏, 等. 基于改进的Yolo v3 模型的设备状态检测方法[J]. 南开大学学报（自然科学版）, 2021,(6): 7-.
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