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公开(公告)号：CN119206637A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411214561.1
申请日：2024-09-01
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06V20/54 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V20/70 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于改进YOLOV5s的复杂光照条件下车辆识别方法，属于图像识别方法技术领域。现有的车辆检测算法在面对复杂光照条件下的交通道路状况时，仍然存在漏检、误检的情况。一种基于改进YOLOV5s的复杂光照条件下车辆识别方法，包括：基于PyTorch框架，搭建YOLOv5s模型的网络结构；处理公开数据集BDD100K数据集，并通过处理后的BDD100K数据集训练搭建的YOLOv5s模型；利用训练好的YOLOv5s模型识别目标图片中的车辆。本发明基于改进YOLOV5s模型的下车辆识别方法，能够提高在复杂光照条件下检测中的精度和灵敏度。
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