融合Camshift与YOLOv4车辆检测算法

作者：胡习之; 魏征; 周文超

来源：机床与液压, 2021, 49(11): 70-74.

DOI：10.3969/j.issn.1001-3881.2021.11.015

• YOLOv4算法
• Camshift算法
• 差异值哈希算法
• 算法融合

作为one-stage代表作的YOLO系列最新算法,YOLOv4在检测速度和精度相比于YOLOv3均有提升,但是YOLOv4在视频流的检测速度上仍有提升的空间。提出一种融合Camshift和YOLOv4的车辆目标检测算法。算法的流程为:首先计算图像的差异值哈希值,然后利用哈希值来判断当前帧图像与上一帧图像的相似度,当相似度小于阈值,则交给YOLOv4算法进行检测,并将检测结果传给Camshift作为其初始化跟踪窗口;当相似度大于阈值,则由Camshift算法来进行跟踪。最后在实际道路上采集的数据进行算法检测,检测结果表明融合算法的有效性。

• 单位
  华南理工大学