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题名基于尖点突变理论模型的交通事故检测
被引量：10
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作者
龙琼
胡列格
张谨帆
周昭明
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机构
湖南城市学院
长沙理工大学
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出处
《土木工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第9期112-116,共5页
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基金
国家自然科学基金(51278068)
湖南省自然科学基金(07jj6093)
湖南省科技计划项目(2012GK3069)
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文摘
为了准确、及时地对交通事故进行自动检测,提出一种基于尖点突变理论的交通事故离群挖掘算法。首先,考虑到基于尖点突变理论描述交通流变化规律的可行性和有效性,从系统论的观点出发,基于尖点突变理论建立城市道路交通流表征模型,能够客观全面地反映交通拥挤条件下符合交通实际工况的速度、流量之间的数值关系,为交通事故离群挖掘奠定模型基础。然后,根据聚类原理,设计基于城市道路交通流表征模型的离群事件挖掘算法,从而检测获得表征交通事故的离群点,完成交通事故检测。最后,仿真算例验证所提出的交通事故检测算法具有较高的准确性,能有效区分常规拥堵与交通事故。
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关键词
交通事故检测
尖点突变理论
聚类原理
离群点
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Keywords
traffic incident detection
cusp catastrophe theory
clustering principle
outlier
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分类号
U491
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名基于YOLOv3算法的交通事故检测
被引量：2
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作者
吴兰
赵自广
文成林
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机构
河南工业大学
广东石油化工学院
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出处
《现代电子技术》
2022年第7期181-186,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61973103)
河南省中原千人计划。
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文摘
针对深度学习算法虽然能够很好地对车辆进行检测,但网络结构复杂,存在大量冗余,导致检测速度非常缓慢的问题,提出基于缩放因子对网络结构进行剪枝。首先,训练网络通道的稀疏性,以便更容易筛选出重要的通道。在训练网络权值时,将L;范数应用于缩放因子和网络偏置,具有较小参数值的结构受到惩罚;其次,对网络结构中的缩放因子进行排序,并根据比例对缩放因子较小的结构进行修剪;最后,将修剪结构的偏置转移到后续层,以保持精度。对于车辆数据,经过训练和测试,修剪后的模型在精度几乎保持不变的情况下,每秒千兆浮点运算(GFLOPS)从33.2下降到8.1,参数量从62M下降到6.8M。
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关键词
交通事故检测
车辆碰撞
车辆检测
剪枝YOLOv3算法
通道筛选
缩放因子排序
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Keywords
traffic accident detection
vehicle collision
vehicle detection
pruned YOLOv3 algorithm
channel screening
scaling factor ordering
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分类号
TN911.1-34
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于无人机的交通事故严重程度检测
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作者
唐梓峰
唐阳山
潘迪敬
宋东明
赵会鹏
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机构
辽宁工业大学汽车与交通工程学院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2024年第20期123-128,共6页
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基金
辽宁省教育厅2023基本科研项目:基于BDS/UAV的道路应急救援目标智能识别与路径规划研究(JYTMS20230842)。
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文摘
针对交通事故严重程度检测速度慢的问题,对较为先进的YOLOv8算法进行改进。通过引入GAM注意力机制和GELAN结构,提高模型对交通事故严重程度数据集的识别准确性。与此同时,通过模型轻量化处理和调整参数量,降低复杂度和计算量,增强实用性,使模型更易于部署和运行。实验结果表明,改进后的YOLOv8-GELAN-GAM模型在准确率、mAP@0.5、Recall等关键指标上分别提升了2.9%、1.9%、1.8%,在捕捉碰撞后位置变化小或形变量小的事故车辆方面表现更出色。在复杂背景下,改进后的YOLOv8-GELAN-GAM模型也能避免漏检和误检。总体而言,改进后的YOLOv8-GELAN-GAM模型能够为交通安全研究提供有力支持,提升道路救援的速度,提高道路交通安全水平,为事故损失提供强有力的保障。文中研究可为交通安全技术发展提供新的思路。
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关键词
交通事故检测
YOLOv8算法
GELAN结构
GAM注意力机制
严重程度检测
目标识别
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Keywords
traffic accident detection
YOLOv8 algorithm
GELAN structure
GAM attention mechanism
severity detection
target recognition
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分类号
TN919-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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