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基于高效卷积注意力特征融合的道路目标检测
被引量：
4
1
作者
罗为明
李旭
+3 位作者
孙正良
袁建华
朱建潇
王贲武
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期1005-1013,共9页
针对YOLOv5s基准模型参数量大、特征尺度差异化等问题,提出基于高效卷积注意力特征融合的轻量级目标检测模型.首先,构建基于幻影操作的轻量化特征提取模块,在保证检测精度接近原模型的前提下,提高模型的实时性.其次,优化通道注意力和空...
针对YOLOv5s基准模型参数量大、特征尺度差异化等问题,提出基于高效卷积注意力特征融合的轻量级目标检测模型.首先,构建基于幻影操作的轻量化特征提取模块,在保证检测精度接近原模型的前提下,提高模型的实时性.其次,优化通道注意力和空间注意力模块,提出基于高效卷积的注意力特征融合模块,并设计兼具检测精度与实时性的轻量级目标检测模型.在具有不同复杂道路场景的数据集BDD100K上开展实验.结果表明,相较于基准模型,所提模型的检测精度和推理速度均得到提升,其中全类平均检测精度提升了1.4%,帧率提升了28.2%.相较于当前行业应用中主流的深度学习模型,所提模型在精度与速度的均衡性上表现出显著优势.
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关键词
目标检测
轻量化
注意力特征融合
注意力机制
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职称材料
遮挡环境下基于路侧异源雷达融合的多交通目标鲁棒跟踪方法
被引量：
5
2
作者
兰浩然
李旭
+1 位作者
朱建潇
孔栋
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期31-39,共9页
多目标跟踪是保障自动驾驶行驶安全与效率的基础,其获取的数据广泛应用于自动驾驶运动规划、驾驶决策等上层应用。传统多目标跟踪方法在遮挡环境下往往存在目标丢失、错位的现象,针对这一问题,本文提出了基于异源雷达融合与遮挡预测模...
多目标跟踪是保障自动驾驶行驶安全与效率的基础,其获取的数据广泛应用于自动驾驶运动规划、驾驶决策等上层应用。传统多目标跟踪方法在遮挡环境下往往存在目标丢失、错位的现象,针对这一问题,本文提出了基于异源雷达融合与遮挡预测模型的鲁棒跟踪方法。首先,基于激光雷达与毫米波雷达的局部观测一致性方程,提出了一种基于多目标运动约束与全局最大匹配的多传感动态自标定算法。其次,针对完全遮挡环境下因观测数据缺失导致的跟踪中断问题,提出了一种基于异构雷达融合无迹卡尔曼滤波与长短期时序神经网络的混合监督目标位置预测方法。通过实验表明,本文提出的方法在完全遮挡环境下可有效补全至少81%断开的多车辆目标轨迹,且相比于最先进的方法,能够实现更为可靠的多交通目标跟踪。
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关键词
目标跟踪
多传感标定
遮挡
路侧感知
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职称材料
题名
基于高效卷积注意力特征融合的道路目标检测
被引量：
4
1
作者
罗为明
李旭
孙正良
袁建华
朱建潇
王贲武
机构
东南大学仪器科学与工程学院
公安部交通管理科学研究所
出处
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期1005-1013,共9页
基金
国家重点研发计划资助项目(2021YFF0602703)。
文摘
针对YOLOv5s基准模型参数量大、特征尺度差异化等问题,提出基于高效卷积注意力特征融合的轻量级目标检测模型.首先,构建基于幻影操作的轻量化特征提取模块,在保证检测精度接近原模型的前提下,提高模型的实时性.其次,优化通道注意力和空间注意力模块,提出基于高效卷积的注意力特征融合模块,并设计兼具检测精度与实时性的轻量级目标检测模型.在具有不同复杂道路场景的数据集BDD100K上开展实验.结果表明,相较于基准模型,所提模型的检测精度和推理速度均得到提升,其中全类平均检测精度提升了1.4%,帧率提升了28.2%.相较于当前行业应用中主流的深度学习模型,所提模型在精度与速度的均衡性上表现出显著优势.
关键词
目标检测
轻量化
注意力特征融合
注意力机制
Keywords
object detection
lightweight
attention feature fusion
attention mechanism
分类号
U461 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
遮挡环境下基于路侧异源雷达融合的多交通目标鲁棒跟踪方法
被引量：
5
2
作者
兰浩然
李旭
朱建潇
孔栋
机构
东南大学仪器科学与工程学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期31-39,共9页
基金
江苏省重点研发计划(BE2019106,BE2022053-5)
国家重点研发计划(2018YFB1600803)项目资助。
文摘
多目标跟踪是保障自动驾驶行驶安全与效率的基础,其获取的数据广泛应用于自动驾驶运动规划、驾驶决策等上层应用。传统多目标跟踪方法在遮挡环境下往往存在目标丢失、错位的现象,针对这一问题,本文提出了基于异源雷达融合与遮挡预测模型的鲁棒跟踪方法。首先,基于激光雷达与毫米波雷达的局部观测一致性方程,提出了一种基于多目标运动约束与全局最大匹配的多传感动态自标定算法。其次,针对完全遮挡环境下因观测数据缺失导致的跟踪中断问题,提出了一种基于异构雷达融合无迹卡尔曼滤波与长短期时序神经网络的混合监督目标位置预测方法。通过实验表明,本文提出的方法在完全遮挡环境下可有效补全至少81%断开的多车辆目标轨迹,且相比于最先进的方法,能够实现更为可靠的多交通目标跟踪。
关键词
目标跟踪
多传感标定
遮挡
路侧感知
Keywords
target tracking
multi-sensor calibration
occlusion
roadside perception
分类号
TH89 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于高效卷积注意力特征融合的道路目标检测
罗为明
李旭
孙正良
袁建华
朱建潇
王贲武
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
4
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职称材料
2
遮挡环境下基于路侧异源雷达融合的多交通目标鲁棒跟踪方法
兰浩然
李旭
朱建潇
孔栋
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
5
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职称材料
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