针对视频车辆检测问题，提出了一种基于LSTM的视频车辆检测算法模型。该算法接受视频序列作为输入，先利用卷积网络提取视频帧的空间特征，然后利用LSTM模块得到时间维度的特征，最后利用全卷积网络预测最终的检测结果。将所提算法与其他典型的算法进行比较，实验结果表明所提算法具有更好的检测准确率，同时检测速度也更快。
2022-12-20 20:30:35
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基于遥感图像的道路提取和道路车辆检测算法，张岩，李文生，遥感图像中蕴含着重要的交通信息，基于遥感图像的交通信息提取技术成为研究的热点。本论文提出了一种基于遥感图像的道路提取和道
2021-12-16 22:19:35
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基于小型Zynq SoC硬件加速的改进TINY YOLO实时车辆检测算法实现.pdf
2021-05-09 20:02:26
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Haar+Adaboost 车辆检测 目标检测（视频车辆检测算法代码）-附件资源
2021-04-06 22:31:32
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针对TINY YOLO车辆检测算法计算量过大,且在小型嵌入式系统中难以达到实时检测要求的问题。利用小型Zynq SoC系统的架构优势以及TINY YOLO的网络权值中存在大量接近零的权值参数这一特点,提出硬件并行加速的改进算法,称为浓缩小型深度网络(Xerantic-TINY YOLO,X-TINY YOLO)车辆检测算
2019-12-21 20:19:45
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