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本发明涉及一种基于机器视觉的前方车辆行为识别方法,首先采用改进的tiny‑YOLOv3算法进行前方车辆检测,当检测到目标车辆后,再基于KCF算法、Kalman滤波算法与匈牙利匹配算法对目标车辆进行跟踪,最后根据前方车辆检测与跟踪结果构建LSTM,对前方车辆进行行为识别;改进的tiny‑YOLOv3算法是指将tiny‑YOLOv3算法的特征提取网络改进为Inception模块,构建特征金字塔网络,并将检测尺度增加到3个。本发明的一种基于机器视觉的前方车辆行为识别方法,应用在智能车辆上,能识别前方目
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN112052802A
(43)申请公布日2020.12.08
(21)申请号202010940104.6
(22)申请日2020.09.09
(71)申请人上海工程技术大学
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