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基于改进的YOLOv5路况检测方法研究.docx

发布：2025-01-25约4.24千字共9页下载文档

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基于改进的YOLOv5路况检测方法研究

一、引言

随着智能交通系统的快速发展，路况检测技术已成为提高道路交通安全和交通效率的关键手段。作为计算机视觉领域的重要分支，目标检测技术在路况检测中发挥着重要作用。近年来，YOLOv5算法以其高精度和高效率的特点在目标检测领域取得了显著成果。本文旨在研究基于改进的YOLOv5路况检测方法，以提高路况检测的准确性和实时性。

二、相关技术及文献综述

YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测算法，具有较高的检测精度和较快的检测速度。近年来，其在路况检测、行人检测、车辆检测等领域得到了广泛应用。然而，传统的YOLOv5算法在复杂路况下的检测性能仍有待提高。为了解

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