监控视频中目标车辆速度被动式测量方法研究 被引量：6

1

作者 靳慧云 李苑 +1 位作者 谢贤能 胡斌 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2012年第8期47-50,共4页

对事先没有安置测速装置,事后仅通过监控视频进行处理的目标车辆速度被动式测量的方法进行相关研究。阐述被动式目标车辆速度测量的概念、基本原理;视频画面中点、线、面之间的关系;被动式目标车辆速度测量时方向与标定点的选择;不同监... 对事先没有安置测速装置,事后仅通过监控视频进行处理的目标车辆速度被动式测量的方法进行相关研究。阐述被动式目标车辆速度测量的概念、基本原理;视频画面中点、线、面之间的关系;被动式目标车辆速度测量时方向与标定点的选择;不同监控点之间目标车辆的平均速度测量和同一监控点中目标车辆速度测量的方法等。 展开更多

关键词 视频画面 被动式 目标车辆速度测量

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一种特征融合的小目标车辆检测算法 被引量：5

2

作者 罗鹏飞 李明 《河南科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第2期40-44,107,108,共7页

针对目前基于深度卷积神经网络的目标检测中,高维特征会遗失小区域特征及目标位置信息,从而导致对小目标的识别率很低的问题,提出了一种利用特征层融合进行检测的算法。利用图像插值方法,将高维特征图与低维特征图转化为同样尺寸,通过... 针对目前基于深度卷积神经网络的目标检测中,高维特征会遗失小区域特征及目标位置信息,从而导致对小目标的识别率很低的问题,提出了一种利用特征层融合进行检测的算法。利用图像插值方法,将高维特征图与低维特征图转化为同样尺寸,通过设置一个网络自学习参数来对各特征图进行有效融合,使得最终进行检测的特征图同时具有丰富的语义信息与尽可能多的目标特征信息。构建了一个简单的卷积神经网络模型,对道路场景中的远距离车辆进行检测,在KITTI数据集上进行测试。测试结果表明:与主流的FasterRCNN和SSD检测框架相比,该模型的检测召回率分别提高了5. 9%和14. 6%。 展开更多

关键词 小目标车辆检测 Faster-RCNN 特征层融合 卷积神经网络

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面向JIT采购的多目标车辆调度

3

作者 李雨鑫 李悦悦 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第12期263-272,共10页

在JIT采购模式下,以最小化采购运输总距离和车辆使用数目为双目标,重点研究了运输周期和采购量对路径优化的影响,建立了调度模型,设计了一种基于自适应网格的多目标人工蜂群算法(Grid-based Adaptive MultiObjective Artificial Bee Col... 在JIT采购模式下,以最小化采购运输总距离和车辆使用数目为双目标,重点研究了运输周期和采购量对路径优化的影响,建立了调度模型,设计了一种基于自适应网格的多目标人工蜂群算法(Grid-based Adaptive MultiObjective Artificial Bee Colony Algorithm,GAMOABC)。算法中,利用网格保存找到的帕累托最优解,对网格内的最优解进行更新和维护,保证解集的多样性并通过位置共享信息,更新网格内引领蜂的位置,从而提高解集的精确性。利用二维矩阵的编码方式表示车辆与原料对应的优先权值。在解码过程中,为满足生产约束,根据当前原料的消耗完成时间确定调度集合,设计了启发式信息。通过测例及实验表明:相较于NSGA-II、MOEAS算法,GAMOABC算法求得的Pareto解集多样性和精确性更好。 展开更多

关键词 JIT采购 自适应网格的人工蜂群算法 多目标车辆调度 运输经济

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基于轻量级RT-DETR-tiny的车辆目标检测算法

4

作者 隆艾岐 冯治国 +2 位作者 张振博 田兴强 向巍 《汽车工程》 北大核心 2025年第6期1188-1197,共10页

针对自动驾驶场景的硬件限制以及轻量级算法对小目标车辆检测困难的问题,提出了一种新的轻量级车辆目标检测算法RT-DETR-tiny。首先,提出了一种新的冗余图快速生成模块(ReduFast block),利用级联式特征提取结构,避免冗余信息导致的小目... 针对自动驾驶场景的硬件限制以及轻量级算法对小目标车辆检测困难的问题,提出了一种新的轻量级车辆目标检测算法RT-DETR-tiny。首先,提出了一种新的冗余图快速生成模块(ReduFast block),利用级联式特征提取结构,避免冗余信息导致的小目标特征信息丢失,并降低计算冗余。基于此模块设计的轻量级网络ReduFastNet作为特征提取网络,相比其他轻量级网络可实现更快的推理速度。其次,在特征融合阶段引入DGSTM模块,使得模型进一步轻量化;同时设计EAAIFI模块,保证了特征融合阶段的实时性。最后,针对小目标车辆检测中边界框易受噪声影响的问题,引入DIOU来优化原损失函数,提高目标中心位置准确性,减少预测框宽高比波动对模型的过度惩罚。实验结果表明,在BDD100K-Urban nighttime数据集上相较于基线算法,所提算法检测精度达到75.3%,仅损失0.1%,而参数量和计算量分别下降37.1%、33.5%,每秒检测帧数达到45.1,检测速度提升了5个百分点。在UA-DETRAC-Small Car数据集上与其他主流轻量级目标检测模型相比,RT-DETR-tiny兼顾了较高检测精度和较小参数量、计算量,优于同类目标检测算法,更有利于自动驾驶场景对车辆目标实时检测的准确率及边缘部署。 展开更多

关键词 自动驾驶 轻量化 车辆目标检测 RT-DETR算法

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基于QARep-YOLOv8n的城市物联网车辆目标检测方法 被引量：1

5

作者 杨沙沙 徐新源 《电子测量技术》 北大核心 2025年第8期46-54,共9页

针对现有的方法在密集、遮挡以及小目标检测中存在的问题,本研究提出了一种用于城市道路场景中车辆检测的QARep-YOLOv8n算法。首先,本研究采用了一种Haar小波下采样模块来缓解传统跨步卷积或池化操作所导致的特征信息丢失的问题;其次,... 针对现有的方法在密集、遮挡以及小目标检测中存在的问题,本研究提出了一种用于城市道路场景中车辆检测的QARep-YOLOv8n算法。首先,本研究采用了一种Haar小波下采样模块来缓解传统跨步卷积或池化操作所导致的特征信息丢失的问题;其次,提出了一种批量正则化注意力模块和QARepC2f模块来提高YOLOv8的特征提取能力;最后,采用了NWD边界框损失和Slide分类损失来提高对于小目标以及遮挡目标的检出效果。在4个主流的车辆检测基准数据集上的广泛消融实验和验证实验表明,QARep-YOLOv8n相比于YOLOv8n,mAP分别提升了3.3%、3.2%、2.7%和1.5%,此外,本研究方法具有更显著的小目标、遮挡目标检测效果。 展开更多

关键词 城市物联网 车辆目标检测 特征提取 损失函数

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基于融合卷积神经网络的车辆多目标检测方法

6

作者 曹佳 郑秋梅 段泓舟 《激光杂志》 北大核心 2025年第1期208-213,共6页

在实际场景中,车辆目标往往会被其他车辆、建筑物等对象遮挡,背景也可能非常复杂,为了保障检测精度,提出一种基于融合卷积神经网络的车辆多目标检测方法。采用激光雷达采集车辆目标图像,将采集的车辆行驶图像根据其车道线特征划分为两... 在实际场景中,车辆目标往往会被其他车辆、建筑物等对象遮挡,背景也可能非常复杂,为了保障检测精度,提出一种基于融合卷积神经网络的车辆多目标检测方法。采用激光雷达采集车辆目标图像,将采集的车辆行驶图像根据其车道线特征划分为两侧区域,将车道线以内的区域作为车辆多目标检测初始感兴趣区域(ROI),在ROI中采用车底阴影假设区域分割法获取车辆检测目标的假设区域。在原始卷积神经网络的基础上作进一步优化,设计可变形卷积神经网络(DF-R-CNN)模型,将得到的假设区域作为网络模型所需的车辆多目标检测候选区域,通过该模型实现车辆多目标的精准检测。实验结果表明,所提方法的召回率最高值达到了85%,损失函数最低值约为1.8,说明其具有较高的检测精度和检测效果。 展开更多

关键词 卷积神经网络 车道线划分 感兴趣区域ROI 可变形卷积神经网络 车辆多目标检测

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改进YOLOv8算法的城市车辆目标检测 被引量：7

7

作者 许德刚 王双臣 +1 位作者 王再庆 尹柯栋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第18期136-146,共11页

针对复杂交通场景下城市车辆目标检测算法存在的漏检、精度低、泛化能力弱的问题,提出一种改进的YOLOv8城市车辆目标检测算法。采用一种改进的GAM-C2f结构来代替主干网络中的C2f模块,平衡模型的计算效率和准确性;设计一种SPPFAPGC模块,... 针对复杂交通场景下城市车辆目标检测算法存在的漏检、精度低、泛化能力弱的问题,提出一种改进的YOLOv8城市车辆目标检测算法。采用一种改进的GAM-C2f结构来代替主干网络中的C2f模块,平衡模型的计算效率和准确性;设计一种SPPFAPGC模块,防止SPPF结构因最大池化操作所导致的局部特征丢失问题,提高特征图的丰富度,并进一步结合小目标检测头来加强对远处小目标车辆的检测能力,加强局部特征与全局特征的融合。为抑制低质量图像产生的有害梯度,使用WIOU损失函数代替CIoU,以提升网络的边界框回归性能,提高模型的收敛速度和回归精度。在Streets车辆数据集上的实验结果表明,与基准模型YOLOv8n相比,改进算法的mAP50和Recall分别提高了1.6和2.0个百分点,有效改善了城市交通场景下小目标车辆检测性能不佳的问题;在VisDrone2019数据集上进行验证,mAP50和Recall也分别提高了1.1和1.6个百分点,充分证明了改进算法的优越性。与其他先进主流算法相比,改进算法表现出了更高的准确率和查全率,表明改进算法在城市车辆检测任务中具有更好的性能。 展开更多

关键词 车辆目标检测 YOLOv8 C2f模块 SPPF模块 损失函数

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融合事件数据和图像帧的车辆目标检测

8

作者 郑宇亮 陈云华 +1 位作者 白伟杰 陈平华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第3期931-937,共7页

将事件相机与传统相机结合进行车辆目标检测,既能解决传统相机在高动态范围下的过度曝光与曝光不足、运动模糊等问题,又能解决事件相机由于纹理信息缺失导致的检测精度不高的问题。现有融合算法往往存在计算复杂度高、特征信息丢失以及... 将事件相机与传统相机结合进行车辆目标检测,既能解决传统相机在高动态范围下的过度曝光与曝光不足、运动模糊等问题,又能解决事件相机由于纹理信息缺失导致的检测精度不高的问题。现有融合算法往往存在计算复杂度高、特征信息丢失以及融合效果不佳等问题。为此,提出一种有效融合事件相机和传统相机的车辆目标检测算法。首先,提出一种基于事件计数(EF)和时间面(TS)的时空事件表示,将事件数据编码成事件帧;然后,提出一种基于通道和空间注意力机制的特征级融合模块(FCSA),对图像帧和事件帧进行特征级融合;最后,利用差分进化搜索算法优化先验框,以进一步提高车辆检测性能。此外,由于包含图像帧和事件数据的公开数据集较为缺乏,建立了一个车辆检测数据集MVSEC-CAR。实验结果表明,在公开数据集PKU-DDD17-CAR上,所提算法的平均精度均值(mAP)比次优的ADF(Attention fusion Detection Framework)提高了2.6个百分点,且获得了较高的帧率,有效提升了车辆目标检测的准确性和对光照的鲁棒性,验证了所提出的事件表示、特征融合和先验框优化算法的有效性。 展开更多

关键词 事件相机 车辆目标检测 注意力机制 特征融合 事件表示

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基于深度数据的车辆目标检测与跟踪方法 被引量：18

9

作者 陆德彪 郭子明 +3 位作者 蔡伯根 姜维 王剑 上官伟 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期55-62,共8页

现有基于几何特征的目标检测与跟踪方法误检率较高,目标跟踪过程中的漏检易导致错误的目标关联.针对这些问题,本文提出了一种基于激光雷达(Li DAR)深度数据的车辆目标检测与跟踪方法.根据激光雷达深度数据特性,采用一种基于栅格的参数... 现有基于几何特征的目标检测与跟踪方法误检率较高,目标跟踪过程中的漏检易导致错误的目标关联.针对这些问题,本文提出了一种基于激光雷达(Li DAR)深度数据的车辆目标检测与跟踪方法.根据激光雷达深度数据特性,采用一种基于栅格的参数自动化聚类(PAG)算法对原始数据进行处理,并在每个聚类中提取目标线段,获取目标特征.在此基础上对车辆目标进行识别,并计算得到目标的位置信息.采用卡尔曼滤波算法,制定滤波器管理策略,完成目标关联及状态估计.最后利用装备有一个前向激光雷达的实验车辆对提出的方法进行验证.实验结果表明,本文提出的方法可准确识别并跟踪多个车辆目标,避免错误的目标关联. 展开更多

关键词 智能交通 检测与跟踪 特征提取 车辆目标 深度数据 卡尔曼滤波

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Radarsat-2全极化SAR车辆目标典型方位特性分析 被引量：7

10

作者 张波 王超 +2 位作者 张红 吴樊 汤益先 《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期1135-1139,1233,共6页

Radarsat-2卫星可为普通用户提供8 m分辨率全极化SAR影像服务,这为研究基于星载全极化SAR影像的目标检测与监视提供了数据保障。针对此新型星载SAR影像中的车辆目标,本文提出以目标RCS测量和极化分解两种技术相结合的目标特性分析方法,... Radarsat-2卫星可为普通用户提供8 m分辨率全极化SAR影像服务,这为研究基于星载全极化SAR影像的目标检测与监视提供了数据保障。针对此新型星载SAR影像中的车辆目标,本文提出以目标RCS测量和极化分解两种技术相结合的目标特性分析方法,并以同型号、典型方位的大型卡车为例,进行了不同入射角条件下的两次同步实验。利用本文提出的分析方法对实验数据进行了分析,给出了卡车目标在不同成像方式下的极化特性分析结论。为进一步研究基于星载全极化SAR影像的道路交通监测提供了基础。 展开更多

关键词 Radarsat-2全极化SAR影像 车辆目标 RCS测量 Pauli分解

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基于更新提升形态小波变换的车辆目标震动信号特征提取 被引量：2

11

作者 杜锴 方向 +2 位作者 张胜 王怀玺 黄俊逸 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2018年第16期135-139,共5页

针对传统线性小波变换在处理地面目标震动信号上的局限性,提出了一种更新提升形态小波来提取车辆目标震动信号的特征信息。利用仿真信号和实测的两类车辆目标震动信号进行对比分析,分析结果表明与传统线性小波和极大形态提升小波相比,... 针对传统线性小波变换在处理地面目标震动信号上的局限性,提出了一种更新提升形态小波来提取车辆目标震动信号的特征信息。利用仿真信号和实测的两类车辆目标震动信号进行对比分析,分析结果表明与传统线性小波和极大形态提升小波相比,更新提升形态小波不仅能在强噪声环境下有效提取目标信号的特征信息,同时不受低频信号干扰,为基于震动信号的地面目标精确识别提供了一条新的途径。 展开更多

关键词 车辆目标 特征提取 更新提升 形态小波

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基于深度学习方法的复杂场景下车辆目标检测 被引量：65

12

作者 宋焕生 张向清 +1 位作者 郑宝峰 严腾 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第4期1270-1273,共4页

针对实际交通场景下的车辆目标,应用深度学习目标分类算法中具有代表性的Faster R-CNN框架,结合Image Net中的车辆数据集,把场景中的目标检测问题转换为目标的二分类问题,进行车辆目标的检测识别。相比传统机器学习目标检测算法,基于深... 针对实际交通场景下的车辆目标,应用深度学习目标分类算法中具有代表性的Faster R-CNN框架,结合Image Net中的车辆数据集,把场景中的目标检测问题转换为目标的二分类问题,进行车辆目标的检测识别。相比传统机器学习目标检测算法,基于深度学习的目标检测算法在检测准确度和执行效率上优势明显。通过本实验结果分析表明,该方法在识别精度以及速度上均取得了显著的提高。 展开更多

关键词 深度学习 FASTER R-CNN ImageNet数据集 车辆目标检测

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基于车载32线激光雷达点云的车辆目标识别算法 被引量：27

13

作者 孔栋 王晓原 +2 位作者 刘亚奇 陈晨 王方 《科学技术与工程》 北大核心 2018年第5期81-85,共5页

针对结构化道路环境中智能车识别周围360°范围内的车辆目标问题,由车载3D激光雷达采集的道路环境中车辆目标点云数据投影特征,提出识别车辆目标新算法。算法首先识别结构化道路边界,进而排除道路边界两旁障碍物的干扰和减少点云数... 针对结构化道路环境中智能车识别周围360°范围内的车辆目标问题,由车载3D激光雷达采集的道路环境中车辆目标点云数据投影特征,提出识别车辆目标新算法。算法首先识别结构化道路边界,进而排除道路边界两旁障碍物的干扰和减少点云数据量;其次按雷达点云数据扫描和分布特征,利用改进K-means算法对道路区域内点云数据聚类。最后提取聚类目标内部特征点,并通过计算特征点构成向量的夹角或模的长度准确识别车辆目标。实验验证表明,该算法有效抑制了道路边界两旁障碍物的干扰,可以准确识别结构化道路区域内的车辆目标。 展开更多

关键词 交通安全 激光雷达 改进K-means聚类 车辆目标识别

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红外车辆目标的自动模糊分割 被引量：2

14

作者 魏晗 张长江 胡敏 《光电工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第8期119-123,共5页

针对红外图像的特点,提出了一种基于遗传算法的自动模糊分割红外车辆目标图像的方法。首先选取图像的感兴趣区域以加快运算速度;然后对感兴趣区域图像进行模糊增强,借助于二维OTSU方法对增强后的感兴趣区域进行阈值分割,为了加快分割算... 针对红外图像的特点,提出了一种基于遗传算法的自动模糊分割红外车辆目标图像的方法。首先选取图像的感兴趣区域以加快运算速度;然后对感兴趣区域图像进行模糊增强,借助于二维OTSU方法对增强后的感兴趣区域进行阈值分割,为了加快分割算法的速度,先限定一个最佳阈值范围,再利用遗传算法在此阈值范围内自动搜索最佳分割阈值;为了弥补单独利用二维OTSU方法分割的不足,采用缩短模糊边缘宽度的方法来提取感兴趣区域红外车辆目标图像的边缘。最后把二维OTSU方法分割的图像与模糊边缘提取得到的边缘图像进行或运算后进行填充以得到最终的车辆目标分割图像。实验结果表明,对于红外车辆目标图像,一维OTSU和二维OTSU算法只是基本分割出了红外车辆目标的主体,而本文提出的自动模糊分割技术不仅准确分割出了红外车辆目标的主体,而且对于坦克的模糊炮塔亦得到了完整的分割。 展开更多

关键词 红外 车辆目标 二维OTSU 遗传算法 模糊边缘

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基于微多普勒效应和AR模型的车辆目标分类方法 被引量：1

15

作者 李开明 张群 +2 位作者 罗迎 丁帅帅 郭英 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期805-813,共9页

轮式车辆和履带式车辆的分类是地面目标识别的难点之一.车轮旋转和履带的运动是典型的微动,其产生的微多普勒特征可作为两类车辆目标分类的重要依据.首先,针对短驻留条件下两类车辆目标的雷达回波,分析了两类目标不同微动导致的微多普... 轮式车辆和履带式车辆的分类是地面目标识别的难点之一.车轮旋转和履带的运动是典型的微动,其产生的微多普勒特征可作为两类车辆目标分类的重要依据.首先,针对短驻留条件下两类车辆目标的雷达回波,分析了两类目标不同微动导致的微多普勒特征差异;其次,基于目标回波短时平稳相关的性质,建立了目标回波的AR模型,采用前后向预测方法得到相应的AR模型系数,提出基于AR模型系数的车辆目标分类方法,并给出AR模型阶数的判定方法,对比了前后向预测系数特征与前向预测系数特征的可分性.最后,结合两类目标的实测数据,在回波预处理的基础上,通过提取实际回波数据的AR模型系数实现了车辆目标的分类,验证了方法的有效性和稳健性. 展开更多

关键词 微多普勒 AR模型 前后向预测 车辆目标 分类

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基于区域的GLRT车辆目标检测方法 被引量：1

16

作者 彭荣鲲 周鑫 +2 位作者 王沛 赵永辉 琚映云 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期931-937,共7页

基于合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像的地面车辆目标自动检测是一项重要的SAR军事应用研究。提出一种基于区域的广义似然比法(Generalized likelihood ratio test,GLRT)的目标检测方法,该方法将GLRT目标检测理论与图像... 基于合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像的地面车辆目标自动检测是一项重要的SAR军事应用研究。提出一种基于区域的广义似然比法(Generalized likelihood ratio test,GLRT)的目标检测方法,该方法将GLRT目标检测理论与图像分割技术相结合。首先利用普通图像常用的分割聚类方法从SAR图像场景中粗略地分离出陆地杂波区域和目标潜在区域。然后根据分割结果,分别对两区域数据建立合理的统计模型。最后在背景和目标统计特性都已知的情况下,采用GLRT目标检测方法对目标潜在区域的像素点进行逐一检测,获得更为精确的检测结果。对实际SAR数据处理的结果表明,该方法能有效地从陆地场景中检测出地面车辆目标,且具备一定的精确性和快速性。 展开更多

关键词 SAR图像 车辆目标检测 图像分割 统计模型 广义似然比法

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基于多尺度融合方法的无人机对地车辆目标检测算法研究 被引量：10

17

作者 张立国 蒋轶轩 田广军 《计量学报》 CSCD 北大核心 2021年第11期1436-1442,共7页

由于飞行高度等原因,无人机图像在实际使用中目标尺寸普遍较小、特征信息不明显,使用现有的算法对其进行目标检测存在困难。因此,提出了基于多尺度融合的图像多目标检测方法,使用Faster R-CNN为基础框架,将不同层次的特征信息进行融合,... 由于飞行高度等原因,无人机图像在实际使用中目标尺寸普遍较小、特征信息不明显,使用现有的算法对其进行目标检测存在困难。因此,提出了基于多尺度融合的图像多目标检测方法,使用Faster R-CNN为基础框架,将不同层次的特征信息进行融合,再结合上下文信息,实现了对无人机图像小目标检测。使用Vis Drone2019数据集对地面车辆进行目标检查,实验证明:无人机对地面车辆目标的检测达到了较好的结果,所使用算法的精度达到88%,与其它算法相比提升了3.8%以上。 展开更多

关键词 计量学 对地车辆目标检测 无人机图像 小目标检测 多尺度融合 上下文信息

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识别SAR图像中车辆和车辆群目标的综合方法 被引量：3

18

作者 刘洲峰 柏正尧 +1 位作者 何佩琨 龙腾 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第2期143-146,162,共5页

提出了一种对SAR(syntheticapertureradar)图像中的车辆和车辆群目标进行识别的综合方法。它利用SAR图像所具有的统计特性、CFAR检测和数学形态学方法相结合对SAR图像进行预处理和目标分割。找到了一组能够正确表示SAR图像中车辆和车辆... 提出了一种对SAR(syntheticapertureradar)图像中的车辆和车辆群目标进行识别的综合方法。它利用SAR图像所具有的统计特性、CFAR检测和数学形态学方法相结合对SAR图像进行预处理和目标分割。找到了一组能够正确表示SAR图像中车辆和车辆群目标的单体不变特征和组合不变特征,给出了相应的目标分类和识别算法、参数选择方法及优化参数。实验证明该方法具有良好的识别效果。 展开更多

关键词 雷达图像处理 合成孔径雷达 目标识别 车辆 车辆群目标 图像识别 特征抽取

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基于数据关联融合KCF与Kalman滤波的车辆多目标跟踪 被引量：2

19

作者 宋俊芳 王菽裕 +1 位作者 薛茹 李莹 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第31期12927-12933,共7页

在复杂交通场景下的车辆多目标跟踪,由于车辆之间较高的相似性和交互性,跟踪算法为了保证精度一般都较为复杂,无法满足智能分析应用需求。为此,结合简单有效的数据关联算法和快速精准的单目标跟踪算法,提出在线数据关联的多目标跟踪新... 在复杂交通场景下的车辆多目标跟踪,由于车辆之间较高的相似性和交互性,跟踪算法为了保证精度一般都较为复杂,无法满足智能分析应用需求。为此,结合简单有效的数据关联算法和快速精准的单目标跟踪算法,提出在线数据关联的多目标跟踪新方法。方法利用目标检测算法获得的当前目标集,通过关联算法建立目标与已形成轨迹集的关联矩阵,并通过行列耦合原则选出最佳关联对作为关联结果,针对不同的关联结果尤其是漏检和严重遮挡的情况,引入KCF算法与Kalman滤波联合完成目标轨迹的持续更新。实验表明,本文算法可以很好地解决目标误检、漏检以及严重遮挡情况,并且对目标轨迹的实时准确获取,可以为交通视频智能分析提供可靠的轨迹数据。 展开更多

关键词 车辆多目标跟踪 数据关联 行列耦合 IoU相似性度量 KCF KALMAN滤波

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注意力机制的SAR图像车辆目标检测网络 被引量：3

20

作者 张强 杨欣朋 +2 位作者 赵世祥 卫栋栋 韩臻 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期36-47,共12页

在SAR图像车辆目标检测过程中,车辆轮廓定位不仅能够提供车辆位置信息,而且还能够为车辆状态分析提供依据,是SAR图像理解的关键步骤。但SAR图像中乘性斑点噪声会对轮廓定位造成干扰,增加车辆目标检测的难度。针对这一问题,提出了一种注... 在SAR图像车辆目标检测过程中,车辆轮廓定位不仅能够提供车辆位置信息,而且还能够为车辆状态分析提供依据,是SAR图像理解的关键步骤。但SAR图像中乘性斑点噪声会对轮廓定位造成干扰,增加车辆目标检测的难度。针对这一问题,提出了一种注意力机制的SAR图像像素级车辆目标检测网络。该网络由目标筛选、目标定位和轮廓细化三个模块构成。目标筛选在一个轻量级的特征提取网络中采用通道注意力和自注意力机制,在抑制噪声影响的同时对包含目标图像进行快速筛选,并提供稳定的定位热力图;目标定位利用掩码交叉注意力机制根据定位热力图优化粗尺度特征细化目标定位,并融入细尺度信息改善目标轮廓细节;轮廓细化通过轮廓点筛选消除上采样及噪声带来的轮廓不确定点获取准确的轮廓像素点置信度。对MSTAR数据集进行车辆像素级标注,建立SAR图像车辆数据集及大场景图像数据集用于网络测试。实验结果表明,该网络具有良好的像素级检测性能,可实现大场景SAR图像中车辆目标的快速精确检测。 展开更多

关键词 车辆目标检测 深度学习 注意力机制 合成孔径雷达 像素级目标检测

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