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题名基于目标检测的复杂城市交通环境感知技术及应用
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作者
艾散·西尔艾力
车德福
王夺
喻甜
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机构
东北大学资源与土木工程学院
中冶沈勘工程技术有限公司
飞翼股份有限公司
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出处
《东北大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第5期29-36,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(41871310)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N17241004,N2201007)。
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文摘
基于机器视觉的环境感知技术是智慧交通领域的关键任务之一.传统深度学习算法通常只能满足单一场景下的个别目标检测任务,难以应对复杂交通环境下的智能感知需求.为提高车辆在复杂环境下的智能感知能力,提出了一种改进的YOLOv8目标检测网络模型,结合注意力机制、优化器和可变形卷积层,实现了在复杂城市交通环境下的多目标检测.采用YOLOv4,YOLOv8及改进的YOLOv8算法对复杂交通环境样本图进行目标检测对比实验.结果表明,与YOLOv4,YOLOv8相比,改进的YOLOv8算法的平均精度分别提高了40.76%和16.92%.该算法的检测准确性与实时性满足实际应用需求,可通过多传感器信息融合,实现在复杂城市交通环境下的智能感知.
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关键词
YOLOv8
目标检测
复杂城市交通
环境感知
智慧交通
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Keywords
YOLOv8
target detection
complex urban traffic
environment perception
intelligent transportation
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分类号
P23
[天文地球—摄影测量与遥感]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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