交通图像

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基于MSFA-Net的车辆及车道线检测算法
《汽车安全与节能学报》2024年第3期433-442,共10页文斌 丁弈夫 胡一鸣 彭顺 胡晖 
国家自然科学基金资助项目(62273200,61876097);湖北省输电线路工程技术研究中心研究基金资助项目(2022KXL03);湖北省自然科学基金联合基金类项目(2024AFD409)。
车辆检测与车道线分割是自动驾驶感知系统的重要组成部分,其基本要求是具有高精度和实时性。鉴此提出一种双任务多尺度特征聚合网络(MSFA-Net),该网络由1个特征提取网络和2个检测分支网络构成,实现了车辆和车道线同时检测。首先使用E-E...
关键词：车辆检测 交通图像 深度学习 车道线分割 双任务多尺度特征聚合网络(MSFA-Net) 
基于多尺度Retinex的低照度公路交通图像增强算法
《中国交通信息化》2024年第3期114-118,共5页邵姮 
针对公路场景下的视频监控系统与其他图像采集设备常常受到环境因素的影响,使得采集到的图像呈现出低照度、低对比度、不清晰等缺点,不利于后期对交通运行状态的识别等。因此,本文提出一种基于二维gamma函数改进的多尺度Retinex的低照...
关键词：低照度公路交通图像 引导滤波 多尺度RETINEX算法 二维gamma函数 图像增强 
改进AOD-Net的道路交通图像去雾算法被引量：3
《计算机系统应用》2024年第1期206-212,共7页孟修建 乔欢欢 王雅 程晓 
国家重点研发计划(2019YFB1600100)。
针对现有图像去雾算法在处理道路交通图像时无法同时兼顾去雾效果和实时性的问题,本文以快速一体化网络去雾算法(AOD-Net)为基础进行改进.首先,在AOD-Net中添加SE通道注意力,以自适应的方式分配通道权重,关注重要特征;其次,引入金字塔...
关键词：图像去雾 深度学习 AOD-Net算法 通道注意力 金字塔池化 
融合多尺度密集块的低照度交通图像增强模型
《计算机工程与应用》2023年第17期223-231,共9页王炜昊 王夏黎 武历展 张倩 李超 
国家自然科学基金(51678061)。
车辆检测与跟踪是智能交通领域的重要内容,复杂的光照强度与多变的交通场景使高速公路拍摄图像细节模糊、对比度低,图片信息提取干扰性强。提出一种基于注意力机制融合多尺度残差稠密块的生成对抗网络用于低照度交通图像增强。通过伽马...
关键词：低照度图像增强 交通图像 注意力机制 残差稠密块 多尺度融合 生成对抗网络 
一种自适应多态特征融合的交通图像去雾算法被引量：1
《计算机应用研究》2023年第7期2210-2216,共7页胡梦婷 范涛 王国中 
国家重点研发计划“宽带通信和新型网络”重点专项(2019YFB1802702)。
雾天户外获取的交通图像质量差,使用现有算法会错误估计大气光值和透射率,产生天空区域颜色失真和光晕现象,为此提出了一种自适应多态特征融合的交通图像去雾算法。根据雾天交通图像天空区域的特征,利用明暗区域检测模型划分天空和非天...
关键词：明暗区域检测 多尺度图像分解 多态特征 自适应特征融合 智慧交通 
交通图像大气加雾模型设计与评价被引量：1
《汽车工程》2023年第5期786-795,806,共11页黄鹤 李战一 杨澜 王会峰 高涛 陈婷 
国家重点研发计划项目(2021YFB2501200);国家自然科学基金面上项目(52172379,52172324);陕西省重点研发计划项目(2022GY-300);西安市智慧高速公路信息融合与控制重点实验室(长安大学)开放基金项目(300102323502);中央高校基本科研业务费专项资金重点科研平台建设计划水平提升项目(300102323501)资助。
针对数字孪生过程中,交通雾霾图像的采集受天气限制,数据库获取困难导致样本不足等问题,提出了一种新的大气加雾模型,并用于扩展不同浓度的交通雾霾图像数据库。首先,结合暗特征原理,求解大气光值,并提出了一种基于区域方差的大气光补...
关键词：图像处理 图像加雾 数字孪生 大气加雾模型 
改进YOLOv4-tiny模型的交通图像目标检测被引量：1
《福建电脑》2022年第11期13-18,共6页王竣生 
六盘水师范学院校级基金项目(No.LPSSYZK202011)资助。
道路交通中的实时智能安全监控系统拥有着海量图像数据源。数据源中具有不同路况、不同天气、多类别车型和多种分辨率的道路交通图像数据。针对该类图像,本文提出了一种基于YOLOv4-tiny的轻量级目标检测模型,以快速捕捉目标车辆的行驶...
关键词：YOLOv4-tiny 移动翻转瓶颈卷积 空间金字塔池化 
弱监督下基于SSD模型的低照度交通图像分类识别
《北部湾大学学报》2022年第4期37-42,共6页董庆伟 
福建省本科高校重大教育教学改革研究项目(FBJG20170333)。
针对现有交通标识图像分类算法存在的分类识别准确率低、低照度环境适用性差等问题,设计了一种优化SSD(single shot multibox detector)模型,以改善低照度、弱监督条件下的图像分类识别性能。SSD模型在原始神经网络结构中增加了可变卷积...
关键词：弱监督 低照度 优化SSD模型 交通图像 自适应阈值分割 
基于渐进递归残差网络的单幅交通图像去雨算法研究
《重型汽车》2021年第4期40-41,共2页孙旭升 姚大春 张林 
雨是常见的天气之一,不同密度和方向的雨纹使图像特征变模糊、产生形变等严重制约了智能监控、无人驾驶等方面的应用。文章首先生成逼真的雨天数据集,其次采用基于渐进递归残差网络(PReNet)对雨天图像进行复原。该网络利用阶内递归优势...
关键词：图像去雨 PReNet 递归计算 阶段 
基于深度学习的交通图像识别的研究与应用被引量：1
《软件工程》2021年第6期32-36,27,共6页章康明 曹新 
2018年度辽宁省自然科学基金项目《基于数据融合和V2X减速预警模型的研究》.
为了克服目标检测算法在交通图像识别领域对数据集利用不充分、对小物体检测不敏感等问题,提出了一种基于SSD算法改进的检测模型。选择自动驾驶领域最重要的测试集作为模型训练的数据集,通过对比实验,选择出训练集、验证集和测试集最合...
关键词：深度学习 计算机视觉 目标检测 SSD 
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