交通灯检测，基于YOLOv3算法的优化。

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简介：
为了克服YOLOv3算法在识别道路交通信号灯时所面临的漏检率高以及召回率低等挑战，本文提出了一种改进YOLOv3算法的方法，旨在提升交通灯检测的性能。具体而言，首先，我们运用K-means算法对数据集进行聚类分析，并结合聚类结果与交通灯标签的统计信息，从而确定先验框的宽高比及其数量。随后，鉴于交通灯尺寸的特殊性，我们对网络结构进行了精简设计，并通过将8倍降采样信息、16倍降采样信息以及高层语义信息融合在一起，在两个不同的尺度上构建了目标特征检测层。此外，为了避免交通灯特征在网络深层过程中逐渐衰减的问题，我们分别减少了两个目标检测层之前的两组卷积层，从而简化了特征提取流程。最后，我们在损失函数中充分利用高斯分布特性的优势来评估边界框的准确性，以此来显著提高对交通灯检测精度的水平。实验验证表明，优化后的YOLOv3算法不仅能够实现高达30帧/秒的速度提升，而且平均精准度相比原始网络有所改善约9个百分点，从而有效地完成了对交通信号灯的检测任务。

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客服

基于改进YOLOv3算法的交通灯检测

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本研究提出了一种基于改进YOLOv3算法的新型交通灯检测方法，提升了模型在复杂场景下的准确性和实时性。为了应对YOLOv3算法在检测道路交通灯过程中出现的漏检率高、召回率低等问题，本段落提出了一种基于优化后的YOLOv3算法的道路交通灯检测方法。首先，利用K-means聚类分析技术对数据进行分类处理，并结合得到的数据分布和交通信号灯标签统计结果确定先验框的比例及其数量。接着，根据交通信号的尺寸特点简化网络结构，在8倍降采样信息、16倍降采样的基础上与高层语义信息融合，以此构建两个尺度的目标特征检测层。同时为防止目标识别过程中交通信号特征消失的问题，减少两组卷积层以降低计算复杂度并提高效率。最后，在损失函数的设计上运用高斯分布特性来评估边界框的准确性，从而提升对交通灯检测精度。实验结果表明，优化后的YOLOv3算法具有良好的实时性（可达每秒处理30帧图像），并且平均精确率相比原网络提升了9个百分点，有效提高了道路交通信号识别性能。

红绿灯识别——基于Python OpenCV和YOLOv3交通信号检测

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本项目利用Python结合OpenCV与YOLOv3深度学习模型，实现对视频流中红绿灯的实时精准识别，助力智能驾驶技术的发展。在实习期间为公司开发了红绿灯检测系统，基于YOLOv3的预训练权重，无需重新训练模型，只需调用yolov3.weights即可实现视频或图片中红绿灯的识别与检测。

基于YOLOv3的目标检测算法

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简介：本文探讨了基于YOLOv3的目标检测算法，通过改进网络结构和引入新特征提升模型性能，在多个数据集上实现高精度与快速检测。本资源用于自身备份使用，以防资源丢失，并非单纯为了获取积分。不过有时候获得这些资源并不容易。大家可以通过网络搜索找到所需资源，如果觉得麻烦也可以直接下载。

基于YOLOv3的红绿灯检测与识别

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本研究采用YOLOv3算法进行红绿灯的实时检测和精准识别，旨在提高智能驾驶系统的环境感知能力。在实习期间为公司开发了红绿灯检测系统，基于YOLOv3的预训练权重，无需重新训练模型，只需调用yolov3.weights文件即可实现视频或图片中红绿灯的识别与检测。

基于YOLOv3的大规模交通标志检测模型.7z

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本研究提出了一种改进的YOLOv3算法，专门针对大规模场景下的交通标志检测任务，提高了识别精度和实时性。 Yolov3是一种出色的目标检测算法。在《数字图像处理》课程设计中，我使用了Yolov3来完成大型交通标志牌的检测任务，并取得了很好的效果。相关文件包括Yolov3的论文以及我录制的视频目标检测结果。

基于YOLOv3的视频检测方法

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本研究提出了一种基于YOLOv3的改进型视频目标检测算法，通过优化模型结构和引入多帧信息融合技术，在保持实时性的同时提升了复杂场景下的检测精度与鲁棒性。 yolov3用于视频检测，上传了三个文件：分别是自己修改的代码。其中，yolo.py包含调用模型权重及一些参数的yolo类；yolo_video.py负责进行视频检测；dataconvert.py的功能是将视频转换成图片帧序列。

基于FOA算法优化的GRNN船舶交通流预测模型

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本研究提出了一种改进的GRNN模型，通过FOA算法优化其参数，有效提高了船舶交通流量预测的精度和稳定性。针对船舶交通流预测中存在的复杂性、非线性以及受限因素多等特点，本段落运用果蝇优化算法建立了优化的广义回归神经网络（GRNN）模型来进行船舶交通流量预测。通过利用果蝇优化算法的全局寻优特性对广义回归神经网络进行参数优化，提高了模型的预测精度和泛化能力。以东海大桥的实际船舶流量观测数据为研究对象，在MATLAB环境中进行了仿真分析。实验结果表明，采用FOA-GRNN模型相较于传统的GRNN模型及BPNN（反向传播神经网络）模型具有更高的预测准确性和泛化性能。该方法有效解决了在有限样本条件下进行非线性拟合的难题，并且对水路规划和通航管理等方面的应用价值显著。

基于改良YOLOv2算法的交通标志检测

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本研究提出了一种改进版YOLOv2算法，旨在提升复杂道路环境下的交通标志识别精度与速度，增强智能驾驶系统的安全性。针对YOLOv2算法在检测小尺寸交通标志方面存在的质量不佳、识别率低及实时性差的问题，提出了一种基于改进YOLOv2的交通标志检测方法。首先通过直方图均衡化与BM3D图像增强技术获取高质量的输入图像；接着对网络顶层卷积层输出特征图进行精细化划分以获得高细粒度特征图，从而提高小尺寸交通标志的识别质量；最后通过对损失函数中的置信度评分比例进行归一化及优化改进。在结合中国交通标志检测数据集（CCTSD）和TT100K数据集的新综合数据集上进行了实验验证。结果显示：与原始YOLOv2网络模型相比，改进后的网络识别率提升了8.7%，同时其处理速度提高了15 FPS。实验证明该方法能够有效地进行小尺寸交通标志的精准检测。