車輛檢測 文章 進入車輛檢測技術(shù)社區(qū)
一種改進的YOLOv4-tiny車輛目標檢測方法*
- 伴隨深度學習的不斷發(fā)展，深度學習的目標檢測方法被廣泛應(yīng)用?；谔卣魅诤系乃枷耄疚奶岢隽艘环N改進的YOLOv4-tiny目標檢測方法，通過添加卷積模塊及調(diào)整部分超參數(shù)對其網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進行優(yōu)化，以實現(xiàn)對道路車輛目標的快速檢測、識別和定位。首先為了改善YOLOv4-tiny網(wǎng)絡(luò)對小目標類型檢測精度差的問題，基于特征金字塔網(wǎng)絡(luò)對第二標度輸出層的最后一個CBL輸出特征與網(wǎng)絡(luò)中第二個CSP輸出特征進行融合，并在原有網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上增加52×52的標度輸出；其次，利用遷移學習權(quán)重在自己采集的數(shù)據(jù)集上進行實驗，訓練得出合適的權(quán)
- 關(guān)鍵字： 車輛檢測 特征融合 改進的YOLOv4-tiny 目標檢測 202109
利用改進的背景模型實現(xiàn)車輛檢測
- 為解決基于背景差分的車輛檢測辦法易受交通狀況影響的問題，首先建立基于區(qū)間分布的自適應(yīng)背景模型，然后利用改進的背景更新算法對建立的背景模型選擇性更新,最后結(jié)合閾值分割和形態(tài)學處理實現(xiàn)運動車輛檢測。實驗結(jié)果表明，該算法在交通堵塞或臨時停車等復雜交通環(huán)境中有很好的背景提取和更新效果。與經(jīng)典的算法相比，該車輛檢測算法在實時性和準確性方面都有所提高。
- 關(guān)鍵字： 車輛檢測 背景差分 自適應(yīng)背景模型
無線低功耗地磁車輛檢測傳感器的設(shè)計(下)
- 3 無線地磁車輛檢測傳感器的軟件設(shè)計 3.1 數(shù)據(jù)幀結(jié)構(gòu)定義 無線車輛檢測接收機與數(shù)據(jù)服務(wù)器的接口，采用485接口。數(shù)據(jù)服務(wù)器發(fā)送查詢或控制命令，遵循MODBUS協(xié)議格式。停車位信息的上報采用主動上傳方式;數(shù)據(jù)服務(wù)器下發(fā)為廣播式，無線車輛檢測接收機根據(jù)命令字中的地址進行判斷后應(yīng)答。 無線車輛檢測接收機除了擁有Zigbee網(wǎng)絡(luò)ID等參數(shù)外，還具有一個無線車輛檢測器群的地址，地址范圍從4到127，不能重復。道路指引標志牌的無線車輛檢測接收機固定為253號(群地址)。每個標牌提供1個可寫寄
- 關(guān)鍵字： CC430F5137 RS232 MAG3110 電傳感器 車輛檢測
無線低功耗地磁車輛檢測傳感器的設(shè)計(上)
- 基于地磁感應(yīng)設(shè)計的無線車位（有車、無車）檢測傳感器，在停車場智能引導系統(tǒng)應(yīng)用中，具有尺寸小、地面破壞少、組網(wǎng)便利等明顯優(yōu)勢。將RF 433MHz和2.4GHz Zigbee結(jié)合設(shè)計在地磁車輛檢測器和接收機中，進一步提升了工程便利性。本設(shè)計引入了光敏電阻和反射式光電傳感器測量電路，提高了對車位狀態(tài)監(jiān)測的準確率。地磁車輛檢測器采用CC430為核心設(shè)計，使檢測器的集成度更高。
- 關(guān)鍵字： CC430F5137 RS232 MAG3110 電傳感器 車輛檢測 201405
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