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基于改进RT-DETR的极端天气下交通标志检测方法
1
作者
秦伦明
张云起
+2 位作者
崔昊杨
边后琴
王悉
《电子测量技术》
北大核心
2025年第9期56-64,共9页
针对雨、雾和雪等极端天气下交通标志模糊不清,导致检测精度下降和小目标识别困难等问题,本文提出了一种基于改进RT-DETR的交通标志检测算法。首先,采用数据增强方法模拟极端天气环境,以提高模型在这些环境下对交通标志的识别能力。其次...
针对雨、雾和雪等极端天气下交通标志模糊不清,导致检测精度下降和小目标识别困难等问题,本文提出了一种基于改进RT-DETR的交通标志检测算法。首先,采用数据增强方法模拟极端天气环境,以提高模型在这些环境下对交通标志的识别能力。其次,在主干网络中引入Ortho注意力机制,利用正交滤波器减少特征冗余,筛选重要通道信息,提高对小目标的检测精度。此外,采用高层筛选特征金字塔网络(HS-FPN)替换原模型中的跨尺度上下文特征混合器(CCFM),通过高层特征筛选并融合低层特征信息,提升模型在极端天气下对低对比度和模糊目标的检测精度。实验结果显示,改进算法在平均检测精度方面达到87.84%,相比原始RT-DETR模型提高了2.37%,同时参数量减少至18.22 M,相比原模型降低了8.4%,对小目标和处于极端天气中的目标识别精度更高,对保障乘客的安全具有实际意义。
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关键词
RT-DETR
正交通道注意力机制
高层筛选特征金字塔网络
交通标志识别
图像增强
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职称材料
基于RSSD的遥感图像目标检测算法
被引量：
3
2
作者
吕向东
彭超亮
+3 位作者
陈治国
孙鹏飞
赵晓楠
徐旸
《现代电子技术》
北大核心
2024年第7期49-53,共5页
针对SSD算法检测遥感图像目标时存在容易漏检且检测精度低的问题,提出基于残差SSD网络的遥感图像目标检测算法。该算法在SSD网络结构的基础上,将基准网络模型VGG替换为残差网络模型ResNet-50,通过增加网络深度,充分提取遥感图像小目标...
针对SSD算法检测遥感图像目标时存在容易漏检且检测精度低的问题,提出基于残差SSD网络的遥感图像目标检测算法。该算法在SSD网络结构的基础上,将基准网络模型VGG替换为残差网络模型ResNet-50,通过增加网络深度,充分提取遥感图像小目标数据集的底层特征,引入注意力模块,使感受野更关注目标特征,增强低层网络的信息表征能力,采用特征金字塔融合方法融合网络结构的高层语义特征和低层视觉特征,增强检测目标的定位能力。实验结果表明,该算法增强了复杂背景的干扰抑制性,提高了小目标的检测精度,比传统的SSD算法具有更强的检测性能。
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关键词
SSD
残差
网络
注意力模块
金字塔
融合
遥感图像
小目标
高层
语义
特征
低层视觉
特征
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职称材料
题名
基于改进RT-DETR的极端天气下交通标志检测方法
1
作者
秦伦明
张云起
崔昊杨
边后琴
王悉
机构
上海电力大学电子与信息工程学院
北京交通大学自动化与智能学院
出处
《电子测量技术》
北大核心
2025年第9期56-64,共9页
基金
国家自然科学基金面上项目(62073024)资助。
文摘
针对雨、雾和雪等极端天气下交通标志模糊不清,导致检测精度下降和小目标识别困难等问题,本文提出了一种基于改进RT-DETR的交通标志检测算法。首先,采用数据增强方法模拟极端天气环境,以提高模型在这些环境下对交通标志的识别能力。其次,在主干网络中引入Ortho注意力机制,利用正交滤波器减少特征冗余,筛选重要通道信息,提高对小目标的检测精度。此外,采用高层筛选特征金字塔网络(HS-FPN)替换原模型中的跨尺度上下文特征混合器(CCFM),通过高层特征筛选并融合低层特征信息,提升模型在极端天气下对低对比度和模糊目标的检测精度。实验结果显示,改进算法在平均检测精度方面达到87.84%,相比原始RT-DETR模型提高了2.37%,同时参数量减少至18.22 M,相比原模型降低了8.4%,对小目标和处于极端天气中的目标识别精度更高,对保障乘客的安全具有实际意义。
关键词
RT-DETR
正交通道注意力机制
高层筛选特征金字塔网络
交通标志识别
图像增强
Keywords
RT-DETR
orthogonal attention mechanism
HS-FPN network
traffic sign detection
image enhancement
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于RSSD的遥感图像目标检测算法
被引量：
3
2
作者
吕向东
彭超亮
陈治国
孙鹏飞
赵晓楠
徐旸
机构
山东港口青岛港集团有限公司
中车长江运输设备集团有限公司
出处
《现代电子技术》
北大核心
2024年第7期49-53,共5页
文摘
针对SSD算法检测遥感图像目标时存在容易漏检且检测精度低的问题,提出基于残差SSD网络的遥感图像目标检测算法。该算法在SSD网络结构的基础上,将基准网络模型VGG替换为残差网络模型ResNet-50,通过增加网络深度,充分提取遥感图像小目标数据集的底层特征,引入注意力模块,使感受野更关注目标特征,增强低层网络的信息表征能力,采用特征金字塔融合方法融合网络结构的高层语义特征和低层视觉特征,增强检测目标的定位能力。实验结果表明,该算法增强了复杂背景的干扰抑制性,提高了小目标的检测精度,比传统的SSD算法具有更强的检测性能。
关键词
SSD
残差
网络
注意力模块
金字塔
融合
遥感图像
小目标
高层
语义
特征
低层视觉
特征
Keywords
SSD
residual network
attention module
pyramid fusion
remote sensing image
small object
high-level semantic feature
low-level visual feature
分类号
TN911.73-34 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进RT-DETR的极端天气下交通标志检测方法
秦伦明
张云起
崔昊杨
边后琴
王悉
《电子测量技术》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于RSSD的遥感图像目标检测算法
吕向东
彭超亮
陈治国
孙鹏飞
赵晓楠
徐旸
《现代电子技术》
北大核心
2024
3
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职称材料
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