检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2025年第2期51卷 356-364页

作者：安国成王晓龙江波幸健上海华讯网络系统有限公司行业数智事业部四川成都610074 中国电子科技集团公司第三十二研究所上海201808

高速服务区车辆禁停检测面临场景复杂的挑战,目前基于单一车型信息的禁停检测算法受到昼夜光照变化、车辆重叠遮挡以及视角倾斜等因素的影响,无法在连续时间段内准确判断禁停区域内的车辆是否为同一辆车,存在较高的误检率和漏检率。为此... 详细信息

高速服务区车辆禁停检测面临场景复杂的挑战,目前基于单一车型信息的禁停检测算法受到昼夜光照变化、车辆重叠遮挡以及视角倾斜等因素的影响,无法在连续时间段内准确判断禁停区域内的车辆是否为同一辆车,存在较高的误检率和漏检率。为此,提出一种复杂环境下高速服务区禁停检测算法,首先使用YOLOv5车辆检测算法获取车型与位置信息,并给出一种改进禁停区域匹配方法,提升复杂环境下目标和区域匹配准确率;其次对禁停区域内目标车辆使用ConvNeXt车身颜色识别算法获取颜色信息;最后设计一种分阶段控制的多维信息匹配与融合策略,有效降低因光照、遮挡、视角等变化导致的车辆身份判断不准确情况,从而降低服务区车辆禁停检测的误报率与漏检率。实验结果表明,所提方法在高速服务区禁停数据集上的禁停误检率由3.56%下降到0.77%,禁停漏检率由11.3%下降到2.48%,不仅为服务区管理禁停行为提供了车辆多属性信息和车辆违停时长信息,而且满足服务区多场景部署的性能要求,可较好地用于实际应用中。

关键词： ConvNeXt网络车身颜色识别 YOLOv5算法车辆检测禁停检测

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基于改进YOLOv5的半监督车辆检测算法

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计算机工程 2025年第3期51卷 300-309页

作者：高睿安国成邹丹平裴凌上海交通大学电子信息与电气工程学院北斗导航与位置服务上海市重点实验室上海200240 上海华讯网络系统有限公司行业数智事业部四川成都610074

目前,交通场景中的车辆检测存在目标尺度差异显著以及遮挡重叠严重等问题,且对大规模数据进行完全标注需要较高的成本。针对以上情况,提出一种基于改进YOLOv5的半监督车辆检测算法。引入SimOTA样本匹配方法,优化次优匹配现象,改善目标... 详细信息

目前,交通场景中的车辆检测存在目标尺度差异显著以及遮挡重叠严重等问题,且对大规模数据进行完全标注需要较高的成本。针对以上情况,提出一种基于改进YOLOv5的半监督车辆检测算法。引入SimOTA样本匹配方法,优化次优匹配现象,改善目标尺度形状变化导致的检测困难;提出一种新的空间金字塔池化网络SPPFA,通过引入LSKA,在增大感受野的同时实现空间和通道的自适应性,缓解大尺度目标和遮挡问题产生的影响;将CIoU替换为SIoU,优化回归损失函数。在此基础上,提出一种改进的半监督深度学习算法,通过优化损失函数设计,增强算法学习未标注样本中有益信息的能力,有效提高模型对车辆的检测精度。实验结果表明,改进后的算法在自制车辆数据集上mAP@0.5指标达到了58.2%,相较YOLOv5n基线模型提升了11.1百分点,且模型体积远小于主流目标检测算法,具有良好的工程应用前景。

关键词： YOLOv5 车辆检测样本匹配空间金字塔池化半监督学习

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复杂光照条件下基于光流的水运航道流速检测算法

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计算机工程 2024年第4期50卷 60-67页

作者：杜田田王晓龙何劲上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240 上海华讯网络系统有限公司行业数智事业部上海200127

实时准确的河流表面流速数据是现代化水运调度和防洪的重要依据,但传统的仪器测速法大多需要人工实地参与,危险系数高且无法满足大规模系统部署的要求。相比之下,图像测速法不需要直接接触河流,可以依据摄相机获取的连续帧得到近乎实时... 详细信息

实时准确的河流表面流速数据是现代化水运调度和防洪的重要依据,但传统的仪器测速法大多需要人工实地参与,危险系数高且无法满足大规模系统部署的要求。相比之下,图像测速法不需要直接接触河流,可以依据摄相机获取的连续帧得到近乎实时的速度信息。然而,光流估计作为当前主流的图像测速法,是针对刚体运动提出的,没有考虑流体本身的性质,在河流表面等相似度高的场景中泛化能力较弱。为提高基于光流估计循环全对场变换(RAFT)模型的水流流速算法估算精度,提出一种改进的光流估计测速方法。在特征提取部分增加卷积块注意力模块(CBAM),增强其对河流表面波纹和示踪粒子运动的识别能力。通过优化光流迭代更新部分的损失函数,引入能体现流体运动特征的角误差损失和旋度散度平滑损失,并且为损失函数匹配随迭代次数呈指数增长的权重因子,突出高次迭代结果对于整体结果的显著影响。为验证改进方法的有效性,使用不同场景河流数据集对其进行性能评估,结果表明,该方法在复杂光学噪声场景下的平均相对误差为11.37%,具有较好的鲁棒性,能够生成更精准的表面速度空间分布图。

关键词：河流表面流速光流估计循环全对场变换光照条件卷积块注意力模块复合损失函数

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基于改进YOLOX-m的安全帽佩戴检测

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计算机工程 2023年第12期49卷 252-261页

作者：王晓龙江波上海华讯网络系统有限公司行业数智事业部上海200127 中国电子科技集团公司第三十二研究所上海201808

安全帽佩戴检测是安全监控系统中的重要组成部分,其检测精度取决于目标分类、小目标检测、域迁移差异等因素。针对现有基于YOLOX-m模型的安全帽佩戴检测算法通常存在分类精度较低、检测目标不完整、轻量化模型性能下降等问题,构建一种... 详细信息

安全帽佩戴检测是安全监控系统中的重要组成部分,其检测精度取决于目标分类、小目标检测、域迁移差异等因素。针对现有基于YOLOX-m模型的安全帽佩戴检测算法通常存在分类精度较低、检测目标不完整、轻量化模型性能下降等问题,构建一种基于多阶段网络训练策略的改进YOLOX-m模型。首先对YOLOX-m主干特征网络卷积块的堆叠次数进行重新设计,在减小网络规模的同时最大化模型性能,然后将残差化重参视觉几何组与快速空间金字塔池化相结合,提高检测精度和推理速度。设计一种多阶段网络训练策略,将训练集和测试集拆分成多个组,并结合推理阶段生成的伪标签进行多次网络训练,以减少域迁移差异,获得更高的检测精度。实验结果表明,与YOLOX-m模型相比,改进YOLOX-m模型的推理延迟降低了5 ms,模型大小减少了4.7 MB,检测精度提高了1.26个百分点。

关键词：安全帽佩戴检测深度学习残差化重参视觉几何组快速空间金字塔池化多阶段网络训练策略

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基于改进YOLOv8的高速公路服务区车辆违停检测

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计算机工程 2024年第4期50卷 11-19页

作者：陈伟王晓龙张晏玮安国成江波上海华讯网络系统有限公司行业数智事业部上海200127 中国电子科技集团公司第三十二研究所上海201808

在高速公路服务区违停检测过程中光照、天气变化等复杂环境会使车辆检测精度急剧下降,同时摄像机拍摄角度、车体高度等因素会增加车辆违停检测的误报率和漏报率。为此,提出一种基于改进YOLOv8的高速公路服务区违停检测算法。在YOLOv8网... 详细信息

在高速公路服务区违停检测过程中光照、天气变化等复杂环境会使车辆检测精度急剧下降,同时摄像机拍摄角度、车体高度等因素会增加车辆违停检测的误报率和漏报率。为此,提出一种基于改进YOLOv8的高速公路服务区违停检测算法。在YOLOv8网络模型的特征金字塔池化层中,构建膨胀空间金字塔池化(DSPP)模块和基于分支注意力机制的膨胀空间金字塔池化(DSPPA)模块,减少特征提取网络中深层语义信息的丢失,同时利用DSPPA中的分支注意力(BA)机制为不同感受野分支特征赋予不同的权重,使模型更关注与目标尺寸相适应的特征。设计基于全局匹配的停车位分配策略,有效降低了视角倾斜、车辆重叠遮挡等情况下违规占用停车位的误报率与漏报率。实验结果表明,改进算法的违停检测误报率从15%下降至8%,违停检测漏报率从7.5%下降至6.1%,具有较好的车辆违停检测效果。

关键词： YOLOv8 车辆检测空间金字塔池化全局匹配车辆违停检测

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基于视觉-语言预训练模型的开集交通目标检测算法

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计算机工程 2024年

作者：黄琦强安国成熊刚上海交通大学电子信息与电气工程学院上海华讯网络系统有限公司行业数智事业部

交通目标检测是智慧交通系统的重要组成部分，但现有的交通目标检测算法只能实现对于预设目标的检测，无法应对开集目标场景。对此，提出一种基于视觉-语言预训练模型（VLP）的开集交通目标检测算法：首先，基于Faster R-CNN，修改预测... 详细信息

交通目标检测是智慧交通系统的重要组成部分，但现有的交通目标检测算法只能实现对于预设目标的检测，无法应对开集目标场景。对此，提出一种基于视觉-语言预训练模型（VLP）的开集交通目标检测算法：首先，基于Faster R-CNN，修改预测网络使其能够适应开集目标的定位问题，并将损失函数改进为IoU损失，有效地提升了定位精度；其次，构建一种新的基于VLP的标签匹配网络（VLP-LMN），对预测框进行标签匹配，VLP模型作为一个强大的知识库，可有效匹配区域图像和标签文本，同时，VLP-LMN的提示工程和微调网络模块可以更好地发掘出VLP模型的性能，有效提高VLP模型标签匹配的准确性。该算法在PASCAL VOC07+12数据集上实现了60.3%的新类目标检测平均准确率，这证明了其具有良好的开集目标检测性能；同时在交通数据集上的新类目标检测平均准确率达到了58.9%，作为零样本检测，也仅比基类目标低14.5%，这证明了该算法在交通目标检测上有良好的泛化能力。

关键词：视觉-语言预训练模型 Faster R-CNN 开集目标检测交通目标检测

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基于多信息融合的高速收费站拥堵检测算法

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计算机工程 2024年第05期51卷 377-386页

作者：王晓龙江波罗润书安国成上海华讯网络系统有限公司行业数智事业部中国电子科技集团公司第三十二研究所

在高速收费站拥堵检测场景中，遮挡、阴影、景深等因素严重影响检测算法精度，基于单信息的拥堵检测算法无法准确反映收费站真实拥堵情况，对此提出一种高速收费站多信息融合拥堵检测算法。首先采用目标检测算法检测目标区域车辆，利用... 详细信息

在高速收费站拥堵检测场景中，遮挡、阴影、景深等因素严重影响检测算法精度，基于单信息的拥堵检测算法无法准确反映收费站真实拥堵情况，对此提出一种高速收费站多信息融合拥堵检测算法。首先采用目标检测算法检测目标区域车辆，利用图像空间特征计算车道占用率；其次利用Deep SORT目标跟踪算法与滑动平衡机制进行车流量综合估计，减少因为遮挡和阴影导致的车辆误检、漏检问题；最后利用基于光流信息熵的车速估计方法，降低因景深变化导致的拥堵状态检测误差。通过融合三种不同维度信息得到拥堵指数，拥堵指数聚类为五种拥堵类别以判断真实拥堵状态，从而实现高速收费站的拥堵检测。实验表明，在高速收费站拥堵数据集上，采用多信息融合的拥堵检测算法精准度达90.4%，能够实现对收费站拥堵状态的准确检测。

关键词：多信息融合目标检测目标跟踪车速估计拥堵检测

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基于改进YOLOv8的轻量化车辆检测网络

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计算机工程 2024年第5期51卷 314-325页

作者：陈梓延王晓龙何迪安国成上海交通大学电子信息与电气工程学院感知科学与工程学院北斗导航与位置服务上海市重点实验室上海华讯网络系统有限公司行业数智事业部

现有的高精度车辆检测模型参数、计算量过高，无法在交通智能设备上良好运行，而轻量化的车辆检测模型精度普遍较低，不适用于实际任务。为此提出一种改进YOLOv8的轻量化车辆检测网络，将主干网络替换为计算量和内存访问更小的FasterNe... 详细信息

现有的高精度车辆检测模型参数、计算量过高，无法在交通智能设备上良好运行，而轻量化的车辆检测模型精度普遍较低，不适用于实际任务。为此提出一种改进YOLOv8的轻量化车辆检测网络，将主干网络替换为计算量和内存访问更小的FasterNet网络；并且将颈部的双向特征金字塔网络替换为加权双向特征金字塔网络（BiFPN），简化特征融合过程；同时，引入一种融合注意力机制的动态检测头，实现检测头和注意力的无冗余结合；此外，针对CIoU在检测精度和收敛速度上的缺陷，提出一种SIoU结合归一化高斯Wasserstein距离的回归损失算法。最后，为尽量减小模型对边缘设备的算力需求，进行基于幅值的层自适应稀疏化剪枝，进一步压缩了模型大小。实验结果表明，本文提出的改进模型相较于原模型YOLOv8s，在精度上升1.5%的情况下，参数量降低78.9%，计算量下降67.4%，模型尺寸降低77.8%，达到了比较优秀的轻量化效果，具有很强的实用性。

关键词： YOLOv8 车辆检测轻量化 FasterNet 归一化高斯Wasserstein距离

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