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摘要
随着大数据、云计算、移动互联网等技术的迅速发展,人工智能的技术逐渐成熟,无人驾驶逐渐成为可能。而无人驾驶最重要的一个技术点就是图象识别,通过图像识别前方车辆、行人、障碍物、道路以及交通信号灯和交通标识。通过自动驾驶可以减轻驾驶员的负担,减少交通事故的发生频率。论文收集了多个城市的交通道路图像,通过分析交通目标特点,对其车辆、行人以及非机动车进行标注,将其作为样本进行训练。采用一种基于YOLO的深度学习实时目标检测方法,实现对交通目标的实时检测。并通过YOLO最新两个版本进行对比分析,实验结果表明采用YOLOv3进行交通目标检测能够达到一种实时检测的效果,并且能够在保持检测速度的情况下提高检测准确性。
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