【摘 要】
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在我国的高速公路中,由于违规车辆的行驶,以及行人和动物的非法闯入,所引发的交通事故日益增多。目前,现有的车辆检测技术很难满足高速公路行驶场景中对目标检测有高时效性和准确性的要求,且缺少了除违规车辆外异常目标的检测手段。为了解决上述难题,基于Detection Transformer提出了一种新的检测手段RWDetr（Relative Window Detection Transformer）。该方
【出 处】
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第十六届全国信号和智能信息处理与应用学术会议论文集
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在我国的高速公路中,由于违规车辆的行驶,以及行人和动物的非法闯入,所引发的交通事故日益增多。目前,现有的车辆检测技术很难满足高速公路行驶场景中对目标检测有高时效性和准确性的要求,且缺少了除违规车辆外异常目标的检测手段。为了解决上述难题,基于Detection Transformer提出了一种新的检测手段RWDetr（Relative Window Detection Transformer）。该方法通过相对位置信息表示提高对目标的识别准确性,并且通过使用滑动窗口在兼顾全局注意力的同时减少模型计算复杂度。通过一系列的实验证明,该方法对比现有的检测方法,识别率平均提升了3.2%,具有更高的时效性和准确性。
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