基于YOLOv7的车辆尾部灯光识别研究

摘要：

整车制造过程中,车辆尾部灯光缺少自动检查设备,容易造成质量缺陷产品流出.为实现车辆尾部灯光功能智能检测,基于YOLOv7 设计了车辆尾部灯光视觉检测方案,收集并制作了基于某车型的 Rear-Light 数据集,对该模型进行训练和测试.实验结果表明,精确率和召回率分别达到99.57%和99.56%.通过现场复杂环境测试,基于YOLOv7 算法的车辆尾部灯光检测模型能够达到较高的识别准确率,可以用于车辆尾部灯光的自动检测.

关键词：车辆尾部灯光、目标检测、YOLOv7、深度学习、视觉识别

所属期刊栏目：61

分类号：TP391.4;U463.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：98-100