交通场景

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面向交通场景的运动模糊伪装对抗样本生成方法
《计算机工程》2025年第3期45-53,共9页张肇鑫 黄世泽 张兵杰 沈拓 
国家重点研发计划(2022YFB4300501);重庆市自然科学基金(CSTB2022NSCQ-MSX1454)。
在自动驾驶感知系统中,卷积神经网络(CNN)作为关键技术在车辆感知和决策中发挥着重要作用。然而,其面临的对抗样本攻击威胁对自动驾驶系统的安全性和稳定性产生了严重影响。现有的对抗样本生成方法通常直接在图像中添加对抗扰动,导致对...
关键词：自动驾驶感知 对抗样本 运动模糊 目标检测 卷积神经网络 
面向弱光交通场景的YOLOv7道路标志检测算法优化
《计算机工程》2025年第3期342-351,共10页孙亭 杨洁 李家璇 王耀宗 
云南省教育厅重点基金项目(2023J0711);农业推广理论与实践案例库的建设(503210305);农林研究生教育中产教融合和科教融合的探索(503210401)。
针对交通标志检测算法在黑夜及弱光条件下存在检测精度不高、漏检等问题,提出一种改进YOLOv7的交通标志检测算法。构建用于弱光增强的高斯图像滤波器,抑制其背景噪声,对图像实现像素增强。在YOLOv7网络中,构建新的AC-ResBlock残差模块...
关键词：交通标志检测 YOLOv7算法 黑夜图像增强 自注意力机制 损失函数 
面向道路交通场景的高效3D目标检测
《智能系统学报》2025年第1期91-100,共10页陆军 鲁林超 翟晓阳 刘霜 
黑龙江省自然科学基金项目(F201123)。
针对当前两阶段的点云目标检测算法PointRCNN:3D object proposal generation and detection from point cloud在点云降采样阶段时间开销大以及低效性的问题,本研究基于PointRCNN网络提出RandLA-RCNN(random sampling and an effectivel...
关键词：深度学习 3D目标检测 点云 随机采样 局部特征聚合 注意力机制 自动驾驶 
交通场景下的大型车辆右转停车检测方法研究
《计算机工程与应用》2025年第1期352-360,共9页王依凡 董振江 陈向东 
随着大型车辆右转必停的新交规逐步实施,针对现有的监管方式存在效率较低的问题,提出了一种大型车辆右转停车检测方法。对YOLOv7-tiny检测模型进行改进,在ELAN模块中引入注意力机制,以提升大型车辆的检测性能。设计了一种新的大型车辆...
关键词：大型车辆检测 车道定位 滤波算法 损失函数 停车时间检测 
面向数据脱敏的交通场景车牌检测方法
《交通信息与安全》2024年第6期84-94,共11页应申 曾卓源 张纪元 
国家重点研发计划项目(2021YFB2501101);湖北重大科技攻关项目(2023BAA017)资助。
从车载相机图像中快速准确地检测车牌对于保护交通敏感信息具有重要意义。针对传统YOLOv8算法对交通场景下车牌检测存在的小目标特征提取能力弱、背景信息误检等问题,研究了基于改进YOLOv8的交通场景车牌检测方法TLP-YOLO。为增强主干...
关键词：数据脱敏 车牌检测 YOLOv8 交通场景 特征融合 高效多尺度注意力 
面向复杂交通场景的目标检测模型YOLO-T
《山东科学》2024年第6期104-115,共12页刘宇 高尚兵 张秦涛 张莹莹 
国家自然科学基金面上项目(62076107);国家重点研发计划(2018YFB1004904);江苏省高校自然科学研究重大项目(18KJA520001)。
针对复杂交通场景下,特别是拥堵道路中,经常出现的交通目标密集、互相遮挡,小尺度目标检测精度低的问题,提出了一种面向复杂交通场景的目标检测模型YOLO-T(You Only Look Once-Transformer)。首先提出CTNet主干网络,相较于CSPDarknet53...
关键词：智能交通 深度学习 目标检测 YOLO 复杂交通场景 
适用公路交通场景的柔性互联微电网运行方案研究
《交通节能与环保》2024年第6期39-45,共7页翟冬玲 赵东芳 潘远林 刘志强 
降低公路交通碳排放,可充分利用路域内闲置土地开发光伏发电设施,为服务区、收费站等交通基础设施供电。长线型公路边坡光伏汇集距离较远,光伏出力全额上网。近区分布式光伏与储能、负荷组成微电网,直接接入服务区或收费站配电系统。为...
关键词：公路交通 光伏 储能 直流输电 微电网 
基于视频图像驱动的驾驶人注意力估计方法
《现代电子技术》2024年第22期179-186,共8页赵栓峰 李小雨 罗志健 唐增辉 王梦维 王力 
陕西省重点研发计划项目(2020ZDLGY04-06);陕西省秦创原“科学家+工程师”队伍建设项目(2023KXJ-249)。
驾驶人视觉注意力的深入研究对于预测不安全驾驶行为和理解驾驶行为具有重要意义。为此,提出一种基于视频图像驱动的驾驶人注意力估计方法,以估计驾驶人在行车时注意到视域内的行人或车辆等各种对象。该方法利用深度神经网络学习交通场...
关键词：驾驶人注意力估计 深度学习 视频图像驱动 引导学习 动态交通场景 时空特征提取 
基于YOLOv5改进的交通场景目标检测算法HCAM-YOLO
《测绘通报》2024年第11期61-67,共7页王志涛 张瑞菊 王坚 赵佳星 刘严涛 
北京市自然科学基金(8222011);国家自然科学基金(42274029)。
交通场景下快速、准确的目标检测对智慧交通管理、智能驾驶路径决策具有重要意义。由于交通环境的复杂多变性及目标特征的多样性和稀疏性,传统的目标检测模型往往面临检测精度不足、漏检与误检率高的问题。为了克服这些困难,本文提出一...
关键词：目标检测 交通场景 特征增强 注意力机制 YOLOv5 
融合COLREGs的水上交通场景认知建模
《哈尔滨工业大学学报》2024年第11期151-161,共11页文元桥 程小东 黄亮 黄亚敏 徐顺强 钟书彬 
三亚市科技创新专项(2022KJCX36);国家自然科学基金面上项目(52072287)。
为实现国际海上避碰规则(COLREGs)场景的语义表达与推理,让船舶具备类人的水上交通场景理解与推理能力,提出一种融合COLREGs的场景认知计算建模方法。基于COLREGs水上交通场景的语义描述,将水上交通场景解析为时间、对象、属性、关系、...
关键词：水路运输 COLREGS 水上交通场景 知识建模 知识表达 本体 
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