| 基于ARM和深度學(xué)習(xí)的智能行人預(yù)警系統(tǒng) | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：908 K | |
| 標(biāo)簽： 行人安全 目標(biāo)檢測 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) | |
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| 文檔介紹： 針對行人交通安全問題，開發(fā)行人檢測系統(tǒng)以提醒行人和司機危險的發(fā)生。對目標(biāo)檢測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行分析和對比實驗，選取以darknet為網(wǎng)絡(luò)框架的YOLO-fastest模型進行改進優(yōu)化并采用分類并標(biāo)簽的實時交通數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，最終將訓(xùn)練模型部署至開發(fā)板完成實時性檢測并能夠根據(jù)車輛速度反饋給行人危險信號。實驗結(jié)果表明YOLO-fastest模型的平均檢測精度為96.1%，檢測速度為33 f/s，模型大小為1.2 MB，既滿足檢測精度又滿足檢測速度的要求，能夠完成對真實交通場景下的實時性檢測。 | |
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