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基于Yolo V3算法的盲道识别

             

摘要

目前国内有关盲道识别的文献、应用大多都是集中于基于颜色纹理的盲道识别算法,虽然这种算法能够达到很高的准确率,但是在识别速度上有很大的短板,因为导盲设备应用的实现需要一定的准确度以及更快的识别速度,所以无法在导盲设备中产生很好的效果。本文提出了一种基于YOLOV3算法的盲道识别,利用YOLOV3目标识别算法的高识别速度,来进行盲道识别,识别的准确率达到87.46%,为盲人的导航提供了新的思路。

著录项

  • 来源
    《科学技术创新 》 |2021年第7期|P.148-149|共2页
  • 作者单位

    北京建筑大学测绘与城市空间信息学院 北京102616北京市建筑遗产精细重构与健康检测重点实验室 北京102616;

    北京建筑大学测绘与城市空间信息学院 北京102616;

    北京建筑大学测绘与城市空间信息学院 北京102616北京市建筑遗产精细重构与健康检测重点实验室 北京102616;

    北京建筑大学测绘与城市空间信息学院 北京102616北京市建筑遗产精细重构与健康检测重点实验室 北京102616;

    北京建筑大学测绘与城市空间信息学院 北京102616北京市建筑遗产精细重构与健康检测重点实验室 北京102616;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 自动推理、机器学习 ;
  • 关键词

    Yolo V3 ; 盲道识别; 目标检测 ;

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