基于YOLO和极限学习机的驾驶员安全带检测模型研究 |
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作者单位: | ;1.山东科技大学计算机科学与工程学院 |
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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。
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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 |
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