【摘 要】
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通过对视频中的车辆进行实时准确的检测与跟踪,从而获取车辆的相关信息,不仅能够为智能化的交通管控提供重要信息,而且对辅助驾驶与自动驾驶有着重要的意义。然而,在复杂的行车环境中,车辆相对图像面积占比较小以及相互遮挡等因素的干扰会严重影响检测与跟踪的性能。因此,为了实现在复杂交通背景下对车辆进行实时鲁棒的检测与跟踪,提出了基于多尺度特征融合与注意力机制的车辆检测方法与结合了卡尔曼滤波和动态卷积技术的车辆
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通过对视频中的车辆进行实时准确的检测与跟踪,从而获取车辆的相关信息,不仅能够为智能化的交通管控提供重要信息,而且对辅助驾驶与自动驾驶有着重要的意义。然而,在复杂的行车环境中,车辆相对图像面积占比较小以及相互遮挡等因素的干扰会严重影响检测与跟踪的性能。因此,为了实现在复杂交通背景下对车辆进行实时鲁棒的检测与跟踪,提出了基于多尺度特征融合与注意力机制的车辆检测方法与结合了卡尔曼滤波和动态卷积技术的车辆跟踪方法。本文主要研究内容如下:1、针对现有的单次多框目标检测（Single Shot Multi Box Detector,SSD）方法对小目标检测精度不足,漏检严重的现象,提出了多尺度融合特征与注意力机制的小目标车辆检测算法以提升特征提取的效果,并通过实验验证了该算法的有效性。2、针对在复杂的交通背景下,车辆之间存在的遮挡现象以及跟踪实时性的需求,提出了基于卡尔曼滤波与动态卷积的轻量级网络的跟踪方法,通过将目标车辆的预测轨迹信息与检测结果进行匹配,实现车辆的实时鲁棒跟踪,并利用公开的车辆数据集UA-DETRAC对该跟踪方法的性能进行评估。3、采用Python编程语言,并结合GUI应用程序的跨平台Py Qt工具包,将本文提出的方法部署到Windows平台中,搭建车辆检测跟踪系统进行演示。此外,通过对监控视频进行标注,构建车辆测试集,分别从晴天、夜晚、雨天三个场景对本文算法在不同天气条件下的鲁棒性进行验证。
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