【摘 要】
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单一目标检测方法无法实现目标计数的准确统计,且模型的检测精度和速度难以同步提升.以YOLO v4目标检测框架为基础,提出一种移动端的目标追踪和多车道车辆计数模型DCN-Mobile-YOLO.使用可变形卷积网络(deformable convolutional networks, DCNs)v2卷积核和移动端卷积网络MobileNet v3框架分别代替YOLO v4的常规卷积核和主干网络,结合De
【机 构】
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深圳大学建筑与城市规划学院,深圳大学智慧城市研究院,广东深圳518061;粤港澳智慧城市联合实验室,广东深圳518061;深圳大学建筑与城市规划学院,深圳大学智慧城市研究院,广东深圳518061;粤港
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单一目标检测方法无法实现目标计数的准确统计,且模型的检测精度和速度难以同步提升.以YOLO v4目标检测框架为基础,提出一种移动端的目标追踪和多车道车辆计数模型DCN-Mobile-YOLO.使用可变形卷积网络(deformable convolutional networks, DCNs)v2卷积核和移动端卷积网络MobileNet v3框架分别代替YOLO v4的常规卷积核和主干网络,结合DeepSORT算法实现对多目标的跟踪和计数,建立自适应车道检测规则并实现车道内车辆的精确计数.在VOC20
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