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题名基于普适性和特适性融合的交通检测方法研究
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作者
鲍日湧
张康宜
林毅
连培昆
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机构
福建农林大学交通与土木工程学院
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出处
《交通工程》
2024年第3期91-96,共6页
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文摘
针对目前交通检测在特殊交通工具类型的场景适应性较差、车辆漏检和误检频发等问题,提出了1种基于普适性和特适性需求相融合的交通检测方法.该方法通过设计同时汲取普适性场景特征与特适性交通工具特征的数据集,利用迁移学习的思路,冻结YOLOv5模型的主干网络,并使用DIoU-NMS算法代替经典的NMS算法,以减少漏检的情况,实现对特定交通场景的快速精准检测.实验结果表明,改进的交通检测模型算法与目前常见的几种模型算法相比,均值平均精确率(mAP)分别提高了8.9%、10.9%、5.0%,且在不同的场景下依然具有良好的鲁棒性.
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关键词
交通检测
冻结网络
DIoU-NMS
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Keywords
traffic detection
frozen network
DIo U-NMS
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
U491.112
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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