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文献类型

1 篇 学位论文

馆藏范围

1 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

1 篇 工学
- 1 篇 机械工程
- 1 篇 公安技术

主题

1 篇 车辆跟踪
1 篇 智能交通监控系统
1 篇 轻量级检测算法
1 篇 边缘计算设备

机构

1 篇 深圳大学

作者

1 篇 钟锡洪

语言

1 篇 中文

检索条件"主题词=轻量级检测算法"

共 1 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

基于轻量级网络的快速车辆检测与跟踪算法研究

基于轻量级网络的快速车辆检测与跟踪算法研究

引用

作者：钟锡洪深圳大学

学位级别：硕士

智能交通监控系统的核心算法是多目标检测与跟踪算法,目前基于深度学习的检测算法是重要的研究方向,为了追求更高精度的检测性能,检测模型的规模与计算量越来越大。当模型需要部署在边缘计算设备时,轻量级神经网络因具备实用性和实时性... 详细信息

智能交通监控系统的核心算法是多目标检测与跟踪算法,目前基于深度学习的检测算法是重要的研究方向,为了追求更高精度的检测性能,检测模型的规模与计算量越来越大。当模型需要部署在边缘计算设备时,轻量级神经网络因具备实用性和实时性成为研究的重点。基于检测的多目标跟踪算法的精度受检测算法精度的影响较大,并且跟踪算法的耗时也影响着监控系统的部署。因此,本文针对轻量级检测算法、车辆目标跟踪、监控系统软件这几个关键问题进行研究,本文的主要研究内容是: 1)针对交通监控场景的车辆目标检测问题,提出了一种轻量级车辆目标算法。为了提高检测模型泛化能力,算法使用颜色变换进行数据增强,在模型训练前获得了不同光照条件的图像数据。通过人工设计轻量级神经网络VLNet(Vehicle Lightweight Network),VLNet采用并行的二分支网络结构。上分支用于提取小车辆目标特征,下分支用于提取大车辆目标特征,最后进行特征融合的方法有效提高了模型的检测精度。为进一步提高模型的推理速度,VLNet采用单尺度预测的策略。实验结果表明,VLNet在COCO、UADETRAC数据集上均表现出良好的目标检测性能,精度比Yolo-Fastestv2、Yolo-Fastest高,速度比Tiny-Yolov4快,在Jetson TX2中平均单帧推理能达到64.5帧/s。通过在本课题组采集的数据集进行的鲁棒性测试实验,证明了VLNet的泛化能力强,能很好地完成在各种交通场景下的实时检测任务。 2)针对多目标跟踪算法Deep Sort中特征重识别网络不适配车辆跟踪的问题,提出了一种基于Deep Sort的优化车辆跟踪算法。为了使Deep Sort适配车辆跟踪的任务,通过更换特征重识别网络并且训练VERI-Wild数据集,使得我们的优化算法在测试实验中跟踪性能得到提升,在车辆跟踪中效果比Deep Sort、SORT好。通过采用Tensor RT加速特征重识别网络的推理,优化了算法运行速度。在优化级联匹配中使用了自适应阈值λ方法。在Jetson TX2中,使用VLNet检测算法与我们的优化跟踪算法能达到平均单帧耗时33.4ms,使智能交通监控系统在边缘计算设备运行成为可能。 3)为实现一套可靠稳定、易于操作的智能交通监控系统,采用前面提及的轻量级检测模型VLNet算法与优化跟踪算法实现车辆检测跟踪功能,并设计一套功能完善的人机交互软件让用户能轻易使用本监控系统;本监控系统拥有丰富的功能,智能交通监控系统具备车辆检测、车辆跟踪、车流量统计、车牌识别、车辆类型识别、车辆行进方向识别、车辆信息存储与管理、用户信息存储与管理功能。在软件设计时,为了保障系统的稳定运行,采用视频帧读取优化方法以及多线程设计;经过多次实地测试,本智能交通监控系统可以实时运行,是一套具有实际功能的智能交通监控系统。

关键词：轻量级检测算法车辆跟踪智能交通监控系统边缘计算设备

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