【摘 要】
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针对现有道路车辆目标检测系统由于计算量过大，且在复杂背景下容易出现误检的问题，设计了一种基于深度学习的道路车辆目标检测系统；系统硬件主要由信号输入模块、控制模块、中央处理模块和输出通道模块四部分组成；引入XCV50E芯片构建控制模块，通过高速随机存取存储器（RAM）快速分配信号；利用TMS320C6202芯片设置中央处理模块，将PCI9054作为信号输出模块的核心设备；软件设计中，完成用户登录、数
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针对现有道路车辆目标检测系统由于计算量过大，且在复杂背景下容易出现误检的问题，设计了一种基于深度学习的道路车辆目标检测系统；系统硬件主要由信号输入模块、控制模块、中央处理模块和输出通道模块四部分组成；引入XCV50E芯片构建控制模块，通过高速随机存取存储器（RAM）快速分配信号；利用TMS320C6202芯片设置中央处理模块，将PCI9054作为信号输出模块的核心设备；软件设计中，完成用户登录、数据采集及处理、模型训练等设计；引入深度学习策略，先采用直方图均衡法处理环境光线干扰的问题，然后建立改进YOLOv4模型，处理噪声等干扰信息，最后基于注意力机制完成图像特征提取优化，进而更精准地完成道路车辆目标检测；实验结果表明，所提系统具有很好的鲁棒性，能够很好地减少计算量，提高检测准确率。
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