改进的YOLOv3算法在视频分析中的应用

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改进的YOLOv3算法在视频分析中的应用

康金龙;刘涛;谢祎霖;许涛;宫胜

【期刊名称】《信息记录材料》 【年(卷),期】2022(23)12

【摘 要】近年来,随着卷积神经网络的发展,目标检测的研究得到了很大的发展。然而,小的物体、紧凑和密集或高度重叠物体的识别具有挑战性。现有的方法可以很好地检测多个目标,但由于帧之间的细微变化,模型的检测效果会变得不稳定,检测结果可能会导致目标个数的下降或增加。为了解决这一问题,研究人员提出了新的YOLOv3算法YOLOv3-ANV,该算法在传统的算法上增加了判断器和优化器,来稳定检测结果序列的变化。在此基础上,采用万方体育竞赛数据集作为测试数据集,较Faster-RCNN和YOLOv3方法平均提高6.82%,具有一定的推广价值。 【总页数】3页(P30-32)

【作 者】康金龙;刘涛;谢祎霖;许涛;宫胜

【作者单位】西北大学经济管理学院;西北大学网络与数据中心;西北大学后勤集团 【正文语种】中 文 【中图分类】TP274 【相关文献】

1.一种改进的非极大值抑制算法在YOLOv3模型中的应用研究2.改进的YOLOV3算法在小目标检测中的研究与应用3.改进的YOLOv3算法及其在军事目标检测中


的应用4.改进YOLOV3算法在零件识别中的应用5.改进的YOLOv3算法在棉花识别中的应用

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