基于改进Yolov3的获取道路交通信息方法

摘要

本发明涉及一种基于改进Yolov3的获取道路交通信息方法，从已有道理交通信息图像中选取训练样本；建立Yolov3模型，采用了非线性映射将训练样本映射到高维度空间中，在高维度空间进行K‑means值聚类计算，对样本进行优化，使用最终生成的聚类结果计算符合本网络模型使用的anchors值，获得新的anchors值，将新的anchors值替换原始Yolov3模型中的数据集参数，从而提高了检测算法的准确性和鲁棒性；利用高斯分布特性对每个边界框进行损失函数计算，增加对边界框准确度的判断，兼具检测速度的同时提高了检测精度。实验结果表明，改进后的Yolov3模型克服了原始模型提取的特征过于单一问题，提高了检测速度。