检索结果-南通市图书馆

计算机工程 2023年第3期49卷 312-320页

作者：郭克友王苏东李雪张沫北京工商大学人工智能学院北京100048 交通运输部公路科学研究院北京100088

低照度的夜间路况复杂,现有夜间车辆识别相关研究较少,且存在识别方法实时性不高、过多占用硬件资源等不足。针对夜间场景车辆识别干扰因素较多、检测效果不佳的问题,提出一种基于yolov4的dim env-yolo车辆目标检测算法。利用MobileNetV... 详细信息

低照度的夜间路况复杂,现有夜间车辆识别相关研究较少,且存在识别方法实时性不高、过多占用硬件资源等不足。针对夜间场景车辆识别干扰因素较多、检测效果不佳的问题,提出一种基于yolov4的dim env-yolo车辆目标检测算法。利用MobileNetV3网络替换原始yolov4中的主干网络,以减少模型参数量。在改进的yolov4模型上使用图像暗光增强方法,提高车辆目标在昏暗环境中的可识别性。在此基础上,引入注意力机制加强特征信息选择,同时利用深度可分离卷积降低网络计算量。选取北京部分道路的夜间场景图片自制数据集并进行实验验证,结果表明,在存在高斯噪声、模糊扰动、雨雾夜晚等情况下,dim env-yolo算法的测试结果较稳定,对于照度低于30 lx的昏暗条件下的车流,其检测mAP值达到90.49%,对于最常见的轿车类别,mAP值达到96%以上,优于Faster-RCNN、yolov3、yolov4等网络模型在昏暗光照条件下的检测效果。

关键词：昏暗场景车辆检测深度可分离卷积 dim env-yolo算法 MobileNetV3网络

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