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基于YOLO和极限学习机的驾驶员安全带检测模型研究
作者单位:;1.山东科技大学计算机科学与工程学院
摘    要:针对现有的驾驶员安全带检测算法存在的定位精度差、实时性低的问题,提出一种基于YOLO和极限学习机相结合的驾驶员安全带检测模型。利用YOLO网络快速定位主驾驶区域,提取主驾驶区域特征,传递给极限学习机,训练成一个安全带检测分类器。实验结果表明,与传统的安全带检测算法相比,该方法在驾驶员安全带检测中准确率更高,检测速度大大提升。

关 键 词:安全带检测  YOLO  特征提取  极限学习机(ELM)

DRIVER'S SEATBELT DETECTION BASED ON YOLO AND EXTREME LEARNING MACHINE
Abstract:
Keywords:
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