Develop a real-time vehicle recognition application

Các tác giả

  • Dung Thi Dang
  • Tung Xuan Bui
  • Dang Khac Nguyen
  • Dang Duy Le
  • Thanh Vinh Truong

Từ khóa:

Mean Absolute Error, optimal performance, YOLO, vehicle

Tóm tắt

In this study, we utilized the YOLO (You Only Look Once) model to evaluate the performance
of real-time vehicle detection and classification. Additionally, we adjusted the learning rate
parameter to achieve optimal performance. The best results were obtained with YOLOv8,
achieving the highest accuracy of 95.2%, a processing speed of 50 FPS, and a Mean Absolute
Error (MAE) of 2.94

Tiểu sử của Tác giả

Dung Thi Dang

Faculty of Information Technology, Can Tho University of Science and Technology

Tung Xuan Bui

Tay Do University

Dang Khac Nguyen

Faculty of Information Technology, Can Tho University of Science and Technology

Dang Duy Le

Faculty of Information Technology, Can Tho University of Science and Technology

Thanh Vinh Truong

Faculty of Information Technology, Can Tho University of Science and Technology

Đã Xuất bản

2025-03-30

Cách trích dẫn

Dung Thi Dang, Tung Xuan Bui, Dang Khac Nguyen, Dang Duy Le, & Thanh Vinh Truong. (2025). Develop a real-time vehicle recognition application. Tạp Chí Khoa học Và Công nghệ Trường Đại học Xây dựng Miền Tây, (12), 14–22. Truy vấn từ http://journalmtu.site/index.php/mtu/article/view/53

Số

Chuyên mục

Bài báo

Các bài báo tương tự

1 2 3 > >> 

Bạn cũng có thể bắt đầu một tìm kiếm tương tự nâng cao cho bài báo này.