【摘 要】
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针对夜晚环境中传统交通流量统计出现的实时性、鲁棒性及准确性不高的问题,提出了一种基于改进的YOLO v5s交通流量统计算法.采用残差网络的连接结构对YOLO v5s算法中的Fo-cUs层进行改进.将改进后的YOLO v5s算法与DeepSORT跟踪算法、统计模块搭建高效的交通流量统计框架.采集实际路况的夜间场景视频来对该框架的准确性进行验证.实验结果表明,该算法平均准确率达到92.9％,较改进前提升3.0％,平均检测速度可以达到33.4 Hz,准确率及实时性都能满足交通流量统计要求.该算法框架可有效地提供
【机 构】
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青岛大学机电工程学院,山东青岛266071
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针对夜晚环境中传统交通流量统计出现的实时性、鲁棒性及准确性不高的问题,提出了一种基于改进的YOLO v5s交通流量统计算法.采用残差网络的连接结构对YOLO v5s算法中的Fo-cUs层进行改进.将改进后的YOLO v5s算法与DeepSORT跟踪算法、统计模块搭建高效的交通流量统计框架.采集实际路况的夜间场景视频来对该框架的准确性进行验证.实验结果表明,该算法平均准确率达到92.9％,较改进前提升3.0％,平均检测速度可以达到33.4 Hz,准确率及实时性都能满足交通流量统计要求.该算法框架可有效地提供夜间交通流量数据,为智能交通发展提供一定的技术支持.
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