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一種改進(jìn)的YOLOv4-tiny車(chē)輛目標檢測方法*

伴隨深度學(xué)習的不斷發(fā)展，深度學(xué)習的目標檢測方法被廣泛應用?；谔卣魅诤系乃枷?，本文提出了一種改進(jìn)的YOLOv4-tiny目標檢測方法，通過(guò)添加卷積模塊及調整部分超參數對其網(wǎng)絡(luò )架構進(jìn)行優(yōu)化，以實(shí)現對道路車(chē)輛目標的快速檢測、識別和定位。首先為了改善YOLOv4-tiny網(wǎng)絡(luò )對小目標類(lèi)型檢測精度差的問(wèn)題，基于特征金字塔網(wǎng)絡(luò )對第二標度輸出層的最后一個(gè)CBL輸出特征與網(wǎng)絡(luò )中第二個(gè)CSP輸出特征進(jìn)行融合，并在原有網(wǎng)絡(luò )的基礎上增加52×52的標度輸出；其次，利用遷移學(xué)習權重在自己采集的數據集上進(jìn)行實(shí)驗，訓練得出合適的權
關(guān)鍵字：車(chē)輛檢測特征融合改進(jìn)的YOLOv4-tiny 目標檢測 202109

為解決基于背景差分的車(chē)輛檢測辦法易受交通狀況影響的問(wèn)題，首先建立基于區間分布的自適應背景模型，然后利用改進(jìn)的背景更新算法對建立的背景模型選擇性更新,最后結合閾值分割和形態(tài)學(xué)處理實(shí)現運動(dòng)車(chē)輛檢測。實(shí)驗結果表明，該算法在交通堵塞或臨時(shí)停車(chē)等復雜交通環(huán)境中有很好的背景提取和更新效果。與經(jīng)典的算法相比，該車(chē)輛檢測算法在實(shí)時(shí)性和準確性方面都有所提高。
關(guān)鍵字：車(chē)輛檢測背景差分自適應背景模型

　　3 無(wú)線(xiàn)地磁車(chē)輛檢測傳感器的軟件設計　　3.1 數據幀結構定義　　無(wú)線(xiàn)車(chē)輛檢測接收機與數據服務(wù)器的接口，采用485接口。數據服務(wù)器發(fā)送查詢(xún)或控制命令，遵循MODBUS協(xié)議格式。停車(chē)位信息的上報采用主動(dòng)上傳方式;數據服務(wù)器下發(fā)為廣播式，無(wú)線(xiàn)車(chē)輛檢測接收機根據命令字中的地址進(jìn)行判斷后應答。　　無(wú)線(xiàn)車(chē)輛檢測接收機除了擁有Zigbee網(wǎng)絡(luò )ID等參數外，還具有一個(gè)無(wú)線(xiàn)車(chē)輛檢測器群的地址，地址范圍從4到127，不能重復。道路指引標志牌的無(wú)線(xiàn)車(chē)輛檢測接收機固定為253號(群地址)。每個(gè)標牌提供1個(gè)可寫(xiě)寄
關(guān)鍵字： CC430F5137 RS232 MAG3110 電傳感器車(chē)輛檢測

基于地磁感應設計的無(wú)線(xiàn)車(chē)位（有車(chē)、無(wú)車(chē)）檢測傳感器，在停車(chē)場(chǎng)智能引導系統應用中，具有尺寸小、地面破壞少、組網(wǎng)便利等明顯優(yōu)勢。將RF 433MHz和2.4GHz Zigbee結合設計在地磁車(chē)輛檢測器和接收機中，進(jìn)一步提升了工程便利性。本設計引入了光敏電阻和反射式光電傳感器測量電路，提高了對車(chē)位狀態(tài)監測的準確率。地磁車(chē)輛檢測器采用CC430為核心設計，使檢測器的集成度更高。
關(guān)鍵字： CC430F5137 RS232 MAG3110 電傳感器車(chē)輛檢測 201405

摘要：本文介紹了利用ARM7內核微處理器LPC2114設計的高速公路車(chē)輛檢測系統控制單元，著(zhù)重分析了大容量Flash存儲單元的設計和ARM開(kāi)發(fā)相關(guān)注意事項，給出了系統原理框圖、單元電路設計和軟件設計思想。引言由于交通需
關(guān)鍵字： ARM 開(kāi)發(fā)板車(chē)輛檢測單元設計

一、引言　　目前國內外智能交通行業(yè)車(chē)輛檢測裝置采用的技術(shù)除了最早研發(fā)的地感線(xiàn)圈技術(shù)以外，還包括光電技 ...
關(guān)鍵字：磁阻傳感器 HMC102 車(chē)輛檢測

　摘要：為解決基于背景差分的車(chē)輛檢測辦法易受交通狀況影響的問(wèn)題，首先建立基于區間分布的自適應背景模型，然后利用改進(jìn)的背景更新算法對建立的背景模型選擇性更新。實(shí)驗結果表明，該算法在交通堵塞或臨時(shí)停車(chē)等
關(guān)鍵字：背景模型車(chē)輛檢測

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