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摘要
本发明公开了一种基于自标注数据增广的摩托车检测方法,包括以下步骤：获取原始数据,并分为初始视频数据和测试视频；在初始视频数据中获取样本,标注样本中车辆在帧图片中的位置及车辆类别,并转化为YOLOv5所需格式,经过数据处理得到训练集和验证集；对标注数据集进行单图片式数据增广,得到训练集和验证集；对标注数据集进行多图片式数据增广,得到训练集和验证集；将训练集和验证集输入到YOLOv5模型,得到子标注数据训练的权重文件；将得到的权重文件输入到YOLOv5模型,采用测试视频进行测试,得到摩托车信息。本发明采用上述基于自标注数据增广的摩托车检测方法,能够解决现有的目标检测算法对摩托车识别准确率低、检测不稳定的问题。
- 出版日期2022-3-29
- 单位华南理工大学
