【摘 要】
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针对高速公路场景下的车辆目标检测问题,提出了一种改进的YOLOv4网络对交通场景下车辆目标进行检测的方法;制作了一个多天候、多时段、多场景的车辆目标数据集,并依据数据集得到检测模型;提出多标签检测方法,并在多标签之间建立约束关系,得到更完善的车辆信息;提出了一个图像拼接检测方法,将多幅图像通过拼接层连接后进行车辆检测,以此提升网络的运行效率。实验结果表明,多样化数据集提高了车辆检测精度,减少了车辆
【基金项目】
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国家自然科学基金(6207072223,6200022622)。
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针对高速公路场景下的车辆目标检测问题,提出了一种改进的YOLOv4网络对交通场景下车辆目标进行检测的方法;制作了一个多天候、多时段、多场景的车辆目标数据集,并依据数据集得到检测模型;提出多标签检测方法,并在多标签之间建立约束关系,得到更完善的车辆信息;提出了一个图像拼接检测方法,将多幅图像通过拼接层连接后进行车辆检测,以此提升网络的运行效率。实验结果表明,多样化数据集提高了车辆检测精度,减少了车辆目标的误检、漏检,同时改进的网络结构较大提升了检测速度,上述方法可以为高速公路场景下的车辆目标检测与实际
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