【技术实现步骤摘要】
一种基于嵌入式YOLOv3算法的行人检测系统
本专利技术主要涉及行人检测
，具体一种基于嵌入式YOLOv3算法的行人检测系统。
技术介绍
近几年来，目标检测算法取得了很大的突破。比较流行的算法可以分为两类，一类是基于RegionProposal的R-CNN系算法(R-CNN，FastR-CNN,FasterR-CNN等)，它们是two-stage的，需要先计算产生目标候选框，也就是目标位置，然后再对候选框做分类与回归。而另一类是Yolo，SSD这类one-stage算法，其仅仅使用一个卷积神经网络CNN直接预测不同目标的类别与位置。第一类方法是准确度高一些，但是速度慢，但是第二类算法是速度快，但是准确性要低一些。
技术实现思路
为解决现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于嵌入式YOLOv3算法的行人检测系统，它针对视频监控里视觉运动目标跟踪问题，在opencv基础上完善一套可以进行运动目标跟踪的系统。本专利技术为实现上述目的，通过以下技术方案实现：一种基于嵌入式YOLOv3算法的行...
【技术保护点】
1.一种基于嵌入式YOLOv3算法的行人检测系统，包括视频图像采集模块、视频图像处理模块、行人目标检测模块和YOLO数据集训练模块，所述YOLO数据集训练模块包括目标跟踪算法模块，所述目标跟踪算法模块与行人目标检测模块相连接，所述行人目标检测模块包括opencv图像处理和YOLOv3检测系统。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于嵌入式YOLOv3算法的行人检测系统，包括视频图像采集模块、视频图像处理模块、行人目标检测模块和YOLO数据集训练模块，所述YOLO数据集训练模块包括目标跟踪算法模块，所述目标跟踪算法模块与行人目标检测模块相连接，所述行人目标...
【专利技术属性】
技术研发人员：藏文琦，陈玉秀，邓文盛，李铭，柯浩，
申请(专利权)人：新疆大学，
类型：发明
国别省市：新疆;65
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