基于YOLO v4网络的房屋目标检测研究

摘要

随着社会科学技术的不断进步和人工智能算法的创新发展,深度学习在目标检测领域有着十分重要的应用。针对目前采用人工对偏僻地区房屋建筑进行检测存在的效率低下、安全隐患较大等不足,将无人机技术与深度学习相结合,提出了一种基于深度学习YOLO v4算法实现对房屋目标的检测研究。对无人机采集的电力通道巡检视频进行预处理,对图像进行标注制作数据集,应用于YOLO v4目标检测网络进行迭代训练,优化网络性能。实验结果表明,平均精度均值(m_(AP))达到93.5%,检测帧率达到65帧/s。与现有方法相比,达到了较好的效果,能够实现实时检测,满足实际使用需求。