【摘 要】
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车辆超载不仅对国家公共财产造成严重损害,还严重威胁公民的人身安全,因此超载检测方法显得尤为重要。而现有的超载检测方法比较被动落后,检测效率低,检测效果差,无法有效地
【机 构】
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重庆大学自动化学院; 湖南大学电气与信息工程学院; 新华通讯社;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（No.61803053,No.61991403,No.61773081,No.61860206008和No.61933012）
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车辆超载不仅对国家公共财产造成严重损害,还严重威胁公民的人身安全,因此超载检测方法显得尤为重要。而现有的超载检测方法比较被动落后,检测效率低,检测效果差,无法有效地避免因车辆超载造成的损失。本文基于深度学习技术,运用YOLO-V5实时检测算法,实现了不停车自动超载检测。同时为了确保模型训练效果,通过人工多场景采集多种轴数的货车制作成数据集;为了提高训练速度,对数据集进行归一化预处理;为了确保检测效果,同时对车辆轴数和单侧轮子进行检测,防止漏检、误检。实验结果表明,本文提出的检测方法识别率较高,识别速度较快,能够满足实际应用需求。
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