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摘要
本发明公开了一种基于改进YOLOv7算法的红外车辆检测方法,包括以下步骤；步骤1：采集交通道路上的车辆视频进行帧提取和图像预处理,得到红外车辆图像数据集；步骤2：构建一个包含31个卷积块的新主干特征提取网络Conv31；步骤3：将新的主干特征提取网络与原YOLOv7的预测网络连接,构成新的网络模型Conv31-YOLOv7；步骤4：将步骤1得到的训练数据集送入到新的步骤3的网络模型Conv31-YOLOv7中,采用小批次随机梯度下降算法进行训练,得到训练好的红外车辆检测模型；步骤5：将红外热成像设备实时采集的交通道路上的红外车辆视频按帧送入到已经训练好的红外车辆检测模型,得到车辆的实时位置信息、尺度信息和置信度。本发明在保证较高检测速度的前提下,显著提高检测准确率。
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