基于YOLO算法的车辆违停检测

摘要

车辆图像和视频的违停检测,对于交通管理和社会治理方面具有重要意义。传统的车辆检测利用区域选择算法在候选区域上提取特征,但多样化的环境容易造成算法复杂度较高且检测精度较低。采用端到端的YOLO检测算法,首先,通过提取整张图像的特征,利用多层卷积运算和非极大值抑制法来处理提取的特征,检测目标的准确位置;然后,通过损失函数的反向校正,提高了目标检测的精度;最后,利用检测框和违停区域框之间的重叠度及阈值来判断车辆是否违停。在数据集KITTI和实际道路上的图像中进行实验,验证该算法能够实现对目标的精确检测。