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YOLOv5网络算法下交通监控视频违章车辆多目标检测
计算机科学与技术 | 更新时间：2025-05-26

    • YOLOv5网络算法下交通监控视频违章车辆多目标检测

    • Multiple object detection of violated vehicles in traffic surveillance video based on YOLOv5 network algorithm

    • “在交通监控领域，专家提出了基于YOLOv5网络算法的违章车辆多目标检测方法，有效提升了图像质量和检测准确性。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2025年55卷第2期 页码：693-699
    • 作者机构：

      1.辽宁工业大学 汽车与交通工程学院，辽宁 锦州 121001

      2.沈阳理工大学 汽车与交通学院，沈阳 110159

    • 作者简介：

      郑利民（1978-），男，副教授.研究方向：汽车检测与测试技术.E-mail：zclssy33693@163.com

    • 基金信息：
      国家自然科学青年基金项目(51605213)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20231458    

      中图分类号： TP391.4

    • 收稿：2023-12-29，

      纸质出版：2025-02-01

    移动端阅览

  • 郑利民,陈双,李刚.YOLOv5网络算法下交通监控视频违章车辆多目标检测[J].吉林大学学报（工学版）,2025,55(02):693-699. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20231458.

    ZHENG Li-min,CHEN Shuang,LI Gang.Multiple object detection of violated vehicles in traffic surveillance video based on YOLOv5 network algorithm[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2025,55(02):693-699. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20231458.

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