基于深度学习的道路车辆目标检测系统设计

梅玲玲

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针对现有道路车辆目标检测系统由于计算量过大,且在复杂背景下容易出现误检的问题,设计了一种基于深度学习的道路车辆目标检测系统;系统硬件主要由信号输入模块、控制模块、中央处理模块和输出通道模块四部分组成;引入XCV50E芯片构建控制模块,通过高速随机存取存储器(RAM)快速分配信号;利用TMS320C6202芯片设置中央处理模块,将PCI9054作为信号输出模块的核心设备;软件设计中,完成用户登录、数据采集及处理、模型训练等设计;引入深度学习策略,先采用直方图均衡法处理环境光线干扰的问题,然后建立改进YOLOv4模型,处理噪声等干扰信息,最后基于注意力机制完成图像特征提取优化,进而更精准地完成道路车辆目标检测;实验结果表明,所提系统具有很好的鲁棒性,能够很好地减少计算量,提高检测准确率。

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来源
《计算机测量与控制》 |2023年第2期|83-90|共8页
作者
梅玲玲;
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作者单位

重庆对外经贸学院数学与计算机学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
深度学习; 道路车辆; 目标检测; 检测系统; YOLOv4检测模型;

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