一种改进的YOLOv3红外图像行人检测方法

摘要

针对夜间交叉路口光照差和基于视觉行人检测存在不连续的问题,提出了一种改进的YOLO v3红外图像行人检测方法。建立了城市道路交叉路口行人红外图像数据集,使用k-means++算法重新聚类行人数据集,改进边框回归损失函数和网络结构,在NVIDIA GTX1060平台上进行了模型测试。实验结果表明,改进后的YOLO v3算法模型平均准确率较改进前提高了5.75%,检测速度达到24 f/s。