Thông tin chung
  English
  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác
  Tài liệu tham khảo
  Hiệu chỉnh
 
Số người truy cập: 107,436,457

 Vehicle detection and classification technique using convolutional neural network
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Nguyen Ve Binh, Thai Vu Hien*
Nơi đăng: Australian Journal of Science and Technology; Số: Volume 6; Issue 4;Từ->đến trang: 221 - 225;Năm: 2022
Lĩnh vực: Khoa học công nghệ; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Quốc tế
TÓM TẮT
ABSTRACT
Vehicle object detection and recognition are one of the important research directions in the field of computer vision. Solving this problem can help to improve traffic management, which is particularly helpful in busy Asian cities. Automatic vehicle recognition also leads to building successful autonomous cars. While classic machine learning methods are able to detect and recognize vehicle objects, it is convolutional neural networks (CNNs) that have really shown the capability of machine learning to effectively address the vehicle detection and recognition. In this paper, we use the YOLOv5 algorithm that is refined on a custom dataset to detect and classify five vehicle classes on the road: bicycles, motorbikes, buses, cars, and trucks. Although there is still room for further development, the experiment of this paper shows promising results. In particular, the model is able to detect and classify the vehicles effectively and provides a value of 0.75 for mAP50, and 0.548 for mAP50-95. Besides, a simple application is also proposed for real-time vehicle detection and classification.
[ 2023\2023m01d04_21_21_33Vehicle_detection_and_classification_technique_using_convolutional_neural_network.pdf ]
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn