文档名：基于YOLOv4算法在车辆检测中的应用
摘要：为解决车辆识别中由于拍摄角度和距离的不同,导致成像后的车辆尺寸较小和车辆存在不同程度的遮挡,从而产生车辆的错检和漏检等问题,在单阶段目标检测网络YOLOv4(YouOnlyLookOnceversion4)算法的基础上,提出了基于注意力机制的递归YOLOv4目标检测算法,即RC-YOLOv4(RecursiveandCBAMYouOnlyLookOnceversion4)算法.为提高算法对成像后小尺寸车辆的检测能力,在YOLOv4算法加入CBAM(ConvolutionalBlockAttentionModule)模块,该模块结合了通道和空间注意力机制,能帮助网络模型更加关注检测图像中的重点信息和小目标信息.针对车辆部分遮挡的检测问题,采用递归特征金字塔(RFP:RecursiveFeaturePyramid)结构加强模型对深层特征信息提取能力,RFP结构类似于选择性增强或抑制神经元激活的人类视觉感知,将主干网络提取到的特征递归融合,然后反馈给主干网络,多次特征融合增强网络对上下文语义信息的提取整合能力.提高了对遮挡车辆的检测精度.实验结果表明,在自制车辆检测数据集上,RC-YOLOv4算法相比于YOLOv4在平均精度均指标上提高了12.69％,同时检测速度也能满足实时性要求.
作者：王婷婷 戴金龙 孙振轩 陈建玲 孙勤江 Author：WANGTingting DAIJinlong SUNZhenxuan CHENJianling SUNQingjiang
作者单位：东北石油大学电气信息工程学院,黑龙江大庆163318中海石油(中国)有限公司天津分公司,天津300459
刊名：吉林大学学报（信息科学版） ISTIC
Journal：JournalofJilinUniversity(InformationScienceEdition)
年，卷(期)：2023, 41(2)
分类号：TP391
关键词：电子信息 小目标检测 遮挡检测 YOLOv4算法 注意力机制
机标分类号：TP391TP183TN911.73
在线出版日期：2023年6月19日
基金项目：国家自然科学基金，国家自然科学基金，国家自然科学基金，国家自然科学基金，东北石油大学省杰青后备人才基金资助项目，东北石油大学省杰青后备人才基金资助项目，东北石油大学西部油田开拓专项基金资助项目，黑龙江省博士后科研启动基金资助项目，黑龙江省博士后科研启动基金资助项目基于YOLOv4算法在车辆检测中的应用[
期刊论文] 吉林大学学报（信息科学版）--2023, 41(2)王婷婷 戴金龙 孙振轩 陈建玲 孙勤江为解决车辆识别中由于拍摄角度和距离的不同,导致成像后的车辆尺寸较小和车辆存在不同程度的遮挡,从而产生车辆的错检和漏检等问题,在单阶段目标检测网络YOLOv4(YouOnlyLookOnceversion4)算法的基础上,提出了基于注...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
本文读者也读过
相似文献
相关博文
基于YOLOv4算法在车辆检测中的应用 Application of YOLOv4 Algorithm in Vehicle Detection
基于YOLOv4算法在车辆检测中的应用.pdf
- 文件大小:
- 8.85 MB
- 下载次数:
- 60
-
高速下载
|
|
