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基于YOLO算法的无人机航拍图像车辆目标检测系统研究

Research on UAV Aerial Image Vehicle Target Detection System Based on YOLO Algorithm

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为了解决航拍图像地面车辆目标实时检测和识别的问题,引入先进的人工智能技术,设计了一种基于深度学习的无人机航拍图像车辆目标检测嵌入式GPU系统.论文首先基于YOLOv3算法实现地面车辆目标检测技术,在GPU服务器上对地面车辆目标进行离线训练,通过自学习和迭代优化网络神经元权重,得到针对特定应用场景的网络模型;然后在嵌入式GPU平台上部属训练好的网络模型,实现无人机航拍图像的实时在线检测.实验结果表明,在NVIDIA TX2平台上实现了25帧/s的检测速率,基本满足地面车辆目标检测的需求.该嵌入式系统为无人机航拍图像在智慧交通领域的应用提供了一种解决方案.

向昌成、黄成兵、罗平、王朋

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阿坝师范学院计算机科学与技术学院 汶川 623002

深度学习 目标检测 卷积神经网络 嵌入式系统 图形处理器

19ZDYF148418ZB000218ZB000618ZA0003

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.08.012

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(8)
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