占道经营流动商贩识别检测系统基于OpenCv+Yolo网络模型架构,对占道经营行为进行实时监测分析。当识别到流动商贩占道经营时,占道经营流动商贩识别检测OpenCv+Yolo网络模型立即抓拍并提示相关人员妥善处理。占道经营流动商贩识别检测提高城市道路的监管效率,产生强大的威慑作用,提升效率。
我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN),用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像,然后将图像划分为多个区域,并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO,我们首先要分别理解这两个模型。
YOLO算法- YOLO算法是一种基于回归的算法,它不是选择图像中有趣的部分,而是预测整个图像中的类和包围框运行一次算法。要理解YOLO算法,我们首先需要了解实际预测的是什么。最终,我们的目标是预测一类对象和指定对象位置的边界框。YOLO不会在输入图像中搜索可能包含对象的感兴趣区域,而是将图像分割成单元格,通常是19×19网格。每个细胞负责预测K个包围框。具有最大概率的类被选择并分配给特定的网格单元。类似的过程发生在图像中的所有网格单元格上。
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