基于ARM和深度學(xué)習(xí)的智能行人預(yù)警系統(tǒng)
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>908 K
標(biāo)簽： 行人安全 目標(biāo)檢測(cè) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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文檔介紹： 針對(duì)行人交通安全問(wèn)題，開發(fā)行人檢測(cè)系統(tǒng)以提醒行人和司機(jī)危險(xiǎn)的發(fā)生。對(duì)目標(biāo)檢測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行分析和對(duì)比實(shí)驗(yàn)，選取以darknet為網(wǎng)絡(luò)框架的YOLO-fastest模型進(jìn)行改進(jìn)優(yōu)化并采用分類并標(biāo)簽的實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，最終將訓(xùn)練模型部署至開發(fā)板完成實(shí)時(shí)性檢測(cè)并能夠根據(jù)車輛速度反饋給行人危險(xiǎn)信號(hào)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明YOLO-fastest模型的平均檢測(cè)精度為96.1%，檢測(cè)速度為33 f/s，模型大小為1.2 MB，既滿足檢測(cè)精度又滿足檢測(cè)速度的要求，能夠完成對(duì)真實(shí)交通場(chǎng)景下的實(shí)時(shí)性檢測(cè)。
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