论文摘要
为解决共享单车随意停放给交通管理带来的困难,提出一种基于计算机视觉的共享单车违规停放检测方法。通过多尺度检测训练以及k-means维度聚类改进YOLOv3网络,在此基础上获取共享单车在图片上的特征矩阵,根据特征矩阵计算当前场景下共享单车的运行状态并进行状态统计。在交通监控视频数据集上的测试结果表明,该方法的检测准确率达到87%以上,能够实现共享单车违规停放的有效检测并给出实时预警。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 盛宜华,武友新,姚磊岳
关键词: 共享单车,停放检测,网络,计算机视觉,状态统计
来源: 计算机工程 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 公路与水路运输,计算机软件及计算机应用
单位: 南昌大学信息工程学院,江西科技学院协同创新中心
基金: 江西省科技厅科技计划专项“基于自然语音交互模式的行车安全辅助系统”(20171BBE50060),南昌市科技局科技计划项目“基于移动互联网的‘人-车’语音交互系统”(2016-ZCJHCXY-013)
分类号: TP391.41;U491.225
DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0054915
页码: 237-242
总页数: 6
文件大小: 1381K
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