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基于YOLOv3的前车行驶状态识别与预警技术研究: 收藏
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引用; 《机电工程技术》2022年第12期51卷 73-77页; 作者：王正旭王秋力广州市工贸技师学院新能源应用产业系广州510425 西安电子科技大学电子工程学院西安710071; 在交通事故中接近60%是由于车与车的追尾碰撞所造成。更有大量研究显示,如果能在车辆追尾事故发生前一秒给驾驶员发出预警,可以避免90%以上的交通事故发生。因此,为了预防追尾事故的发生,开展对前车行驶状态识别与预警的研究很有必要。...; 在交通事故中接近60%是由于车与车的追尾碰撞所造成。更有大量研究显示,如果能在车辆追尾事故发生前一秒给驾驶员发出预警,可以避免90%以上的交通事故发生。因此,为了预防追尾事故的发生,开展对前车行驶状态识别与预警的研究很有必要。使用YOLOv3算法来深度学习训练并生成行驶中的车辆尾部检测模型,并将此模型作为车尾灯状态识别的基础框架。设计了车尾灯状态识别模型与语音报警系统,构成一个前车行驶状态识别与预警的模型。通过实验得出模型对前车状态识别的准确率达87.5%,即设计的前车行驶状态识别与预警模型具有一定的可行性。; 来源：详细信息评论

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