改进YOLOv3模型对航拍汽车的目标检测

针对无人机航拍汽车作为待检测目标时,现有的检测方法容易出现误检、漏检、定位不准,检测精度和速度难以同时提高的问题,提出了一种基于深度学习的目标检测模型YOLOv3的改进模型ZQ-YoloNet。通过实验分析,证明该方法在检测无人机航拍汽车时具有良好的效果,精准率和召回率分别达到了97. 73%和78. 25%,对1 280×720像素mp4格式视频检测时速度不低于40帧/s,能够满足实时检测的要求。