[发明专利]一种基于深度学习的道路车辆检测与跟踪方法在审
| 申请号： | 202310124388.5 | 申请日： | 2023-02-16 |
| 公开（公告）号： | CN116110009A | 公开（公告）日： | 2023-05-12 |
| 发明（设计）人： | 申明磊;张儒 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/54 | 分类号： | G06V20/54;G06V20/40;G06V10/82;G06V10/774;G06V20/70 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 何宇 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于深度学习的道路车辆检测与跟踪方法，通过采集实际路口包含交通目标的图片，之后对数据进行标注处理，制作自有数据集；车辆检测模块引入CBM模块，提出ALCSP模块，进一步使用轻量化卷积，并使用Soft‑NMS来过滤候选框，据此构建改进的YOLOv5网络模型，实现对车辆目标的检测；之后车辆跟踪模块使用改进的DeepSORT跟踪算法实现对车辆的跟踪，在卡尔曼滤波算法中增加速度参数分量和使用GIOU提高预测框的精度，优化跟踪的性能；结合虚拟线圈检测法，搭建车流监测系统，实现对实际车流的监测，将实际交通视频输入车流监测系统，完成对实际车流信息的监测任务。本申请具有检测精度高和模型尺寸小的优点，能够满足实际应用中对车流的监测需求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 道路 车辆 检测 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
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