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基于标签重匹配及边缘端部署的轻量化交通量统计方法
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作者 张森 刘峻池 +3 位作者 王林飞 齐冲冲 阿西平 陶大鹏 《应用科技》 CAS 2024年第5期91-100,共10页
为解决低等级普通道路交通观测站在开展自动化交通量统计时面临的车型间识别混淆、边端计算资源和大规模数据传输受限等问题,在YOLOv8和DeepSORT模型的基础上设计了一种类别标签重匹配策略,可以在目标遮挡、远距离、视角不佳等场景下实... 为解决低等级普通道路交通观测站在开展自动化交通量统计时面临的车型间识别混淆、边端计算资源和大规模数据传输受限等问题,在YOLOv8和DeepSORT模型的基础上设计了一种类别标签重匹配策略,可以在目标遮挡、远距离、视角不佳等场景下实现高质量的九型车识别与统计。其次,设计一种基于Jetson NX嵌入式平台的边缘端模型部署和一种基于TensorRT模型优化加速方法,用于九型车流量统计模型的现场部署和边端推理。实验证明所提方法在实际道路下可达到97.9%的统计精度和17.27 f/s的推理帧率,可实现在边端推理模式下速度和精度的良好平衡,能为道路交通调查提供精准、实时的车流量信息。 展开更多
关键词 交通调查 九型车识别 交通量统计 目标检测 目标跟踪 边缘计算 YOLOv8 Jetson NX
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