【车辆识别】基于卷积神经网络yolov3识别车辆和车辆速度附matlab代码

1 简介

近年来,自动驾驶研究,智慧交通建设突飞猛进,车辆检测技术成为业界的研究热点.由于深度卷积神经网络具有一定的旋转与平移不变性等特点,在车辆检测任务中得到广泛应用,其中,YOLOv3(You Only Look Once version 3)算法是目前主要的检测算法之一.

2 部分代码

clear
clc
% load('yolov2_bdd100k_8val.mat','detector')
load('yolov2_mytrain.mat', 'detector')
% load('fasterRCNN_mathwork.mat', 'detector')
inputSize = [448 448 3];
% 弹出文件选择框，选择一张图片
[file,path] = uigetfile({'*.jpg;*.jpeg;*.png;*.bmp;*.tif',...
'图片文件 (*.jpg,*.jpeg,*.png,*.bmp,*.tif)'},'选择一张图片');
fileName= fullfile(path,file); % 选择的图片绝对路径
if file
Im = imread(fileName);
% I = imresize(Im,inputSize(1:2));
I = Im;
[bboxes,scores] = detect(detector,I);
if scores
I = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes,round(scores,2), 'FontSize',8);
end
I = imresize(I,size(Im,[1, 2]));
imshow(I)
end

3 仿真结果

4 参考文献

[1]史航. 基于深度卷积神经网络的车辆检测算法研究. 

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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