【摘 要】
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针对无人驾驶环境感知技术中存在复杂交通场景理解受限的问题,本文中提出一种面向路侧端的视频结构化框架,通过丰富交通场景中不同目标的细粒度信息,提高复杂交通场景的理解能力。针对所提出的视频结构化框架,提供了一种可工程化的细粒度车辆检测分类模型。通过通道剪枝策略对YOLOv4算法进行优化,使压缩模型YOLOv4-Pruned在mAP几乎不变的情况下,较原模型体积减小约60%。设计了16种类型、12种颜色
【机 构】
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北京理工大学机械与车辆学院,北京 100081;燕山大学车辆与能源学院,秦皇岛 066004
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针对无人驾驶环境感知技术中存在复杂交通场景理解受限的问题,本文中提出一种面向路侧端的视频结构化框架,通过丰富交通场景中不同目标的细粒度信息,提高复杂交通场景的理解能力。针对所提出的视频结构化框架,提供了一种可工程化的细粒度车辆检测分类模型。通过通道剪枝策略对YOLOv4算法进行优化,使压缩模型YOLOv4-Pruned在mAP几乎不变的情况下,较原模型体积减小约60%。设计了16种类型、12种颜色的车辆分类方法可有效覆盖当前交通场景下的运行车辆,在测试集上的分类准确率可达93%。本文设计的细粒度车辆
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