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基于目标探测的车载燃料电池热管理系统集成化设计 被引量：1
1
作者 习璐 《环境技术》 2023年第11期121-126,共6页
车载燃料电池是燃料电池电动汽车最重要的驱动电源,针对车载燃料电池在复杂工况下冷却和保温性能下降的问题,在车载燃料电池热管理系统结构基础上,对热管理系统性能进行影响分析,构建了分布式的燃料电池电堆和动力电池热管理路径,实现... 车载燃料电池是燃料电池电动汽车最重要的驱动电源,针对车载燃料电池在复杂工况下冷却和保温性能下降的问题,在车载燃料电池热管理系统结构基础上,对热管理系统性能进行影响分析,构建了分布式的燃料电池电堆和动力电池热管理路径,实现多路独立冷却回路和PTC加热回路,采用目标探测算法对燃料电池热管理系统进行精确化控制,在现有多工况燃料电池系统实验台架中验证了热管理系统集成化设计方法的可靠性和稳定性,提升了车载燃料电池热管理的高效性能。 展开更多
关键词 燃料电池 电动汽车 热管理 电堆 动力电池 目标探测
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智能图像导引头目标数据集制备技术研究
2
作者 黄攀 范继伟 +1 位作者 杨小冈 卢瑞涛 《战术导弹技术》 北大核心 2022年第2期105-112,共8页
针对目前可用的智能图像导引头目标数据集稀少、时敏图像难以获取等问题,结合智能化精确制导技术发展需求,提出了智能图像导引头目标数据集的制备流程与主要方法。通过仿真技术生成时敏目标图像;采用了生成对抗网络对时敏目标图像进行增... 针对目前可用的智能图像导引头目标数据集稀少、时敏图像难以获取等问题,结合智能化精确制导技术发展需求,提出了智能图像导引头目标数据集的制备流程与主要方法。通过仿真技术生成时敏目标图像;采用了生成对抗网络对时敏目标图像进行增广;在人工标注的基础上,提出了针对特定序列视频的自动标注算法;并构建了名为Seekeri的智能图像导引头目标认知数据集。将Seekeri数据集在几种主流目标检测算法上进行测试,其mAP值均在85%~90%之间,说明数据集适用于主流目标检测算法。结果表明:该方法既解决了时敏目标难以获取的问题,又可快速准确地构建更适用于智能导引头的目标数据集,为精确制导武器智能导引头目标检测算法训练与升级提供了有力保障。 展开更多
关键词 智能图像导引头 目标获取 时敏目标 数据集制备 图像增广 自动标注 目标检测算法
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基于深度学习的两阶段目标检测算法综述 被引量：1
3
作者 陈憶悯 李万益 +2 位作者 翁汉锐 郑嘉颖 伦家琪 《信息与电脑》 2023年第14期112-114,共3页
目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向之一,它的目标是准确识别图像中目标的位置和类别。随着计算机技术的快速发展,基于深度学习的目标检测算法相对于传统算法表现出了明显的优势,具有更高的精度和实时性。文章介绍了几种经典的两... 目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向之一,它的目标是准确识别图像中目标的位置和类别。随着计算机技术的快速发展,基于深度学习的目标检测算法相对于传统算法表现出了明显的优势,具有更高的精度和实时性。文章介绍了几种经典的两阶段目标检测算法,介绍了它们的优点,同时展望了未来两阶段目标检测算法的发展。 展开更多
关键词 目标检测 计算机视觉 两阶段目标检测算法
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混合高斯融合三帧差的运动目标检测改进算法 被引量：21
4
作者 于晓明 李思颖 史胜楠 《红外技术》 CSCD 北大核心 2019年第3期256-261,共6页
针对混合高斯模型(Gaussian Mixture Model,GMM)无法检测到完整的运动目标,三帧差法检测目标时对物体速度的敏感,检测到的物体会出现空洞等缺点,提出了一种混合高斯融合三帧差法的运动目标检测改进算法。首先,在运动目标提取过程中,改... 针对混合高斯模型(Gaussian Mixture Model,GMM)无法检测到完整的运动目标,三帧差法检测目标时对物体速度的敏感,检测到的物体会出现空洞等缺点,提出了一种混合高斯融合三帧差法的运动目标检测改进算法。首先,在运动目标提取过程中,改进的三帧差法采用动态分割阈值和边缘检测技术,解决光线突变和边缘不连续问题;然后引入新的高斯分布自适应选择策略,以减少处理时间,提高检测准确性;最后,利用改进HSV(Hue-Saturation-Value)颜色空间来消除阴影区域,得到一个完整的运动目标。数据实验表明,该算法在不同场景具有较好的检测能力。 展开更多
关键词 混合高斯模型 三帧差法 目标检算法 测边缘检测 颜色空间
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遥感图像中微小红外目标的分类定位识别 被引量：9
5
作者 高照忠 魏海霞 喻怀义 《科技通报》 北大核心 2015年第12期231-233,共3页
遥感图像中存在大量微小红外目标,对其准确的分类和定位识别是实现远程目标识别和遥感测量的基础。目前对该类红外小目标的识别方法采用单层正方形网格生成方法,对随机标定的红外目标点的识别效果不好。提出一种基于Harris角点检测的遥... 遥感图像中存在大量微小红外目标,对其准确的分类和定位识别是实现远程目标识别和遥感测量的基础。目前对该类红外小目标的识别方法采用单层正方形网格生成方法,对随机标定的红外目标点的识别效果不好。提出一种基于Harris角点检测的遥感图像中微小红外目标的分类定位识别算法。构建遥感图像的红外目标数据采集模型,对图像进行角点特征提取预处理,采用Harris角点检测算法实现对红外目标微小特征点的信息标定,实现对其准确分类定位。仿真实验表明,采用该算法进行微小红外目标的分类定位识别,具有较高的准确性,对红外目标的特征提取和定位识别效果较好,在远程目标探测和遥感监测等领域具有较高的应用价值。 展开更多
关键词 遥感图像 红外目标 角点检测算法
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基于改进YOLOv5s的面向自动驾驶场景的道路目标检测算法 被引量：1
6
作者 胡丹丹 张忠婷 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期653-660,共8页
在复杂道路场景中检测车辆、行人、自行车等目标时,存在因多尺度目标及部分遮挡易造成漏检及误检等情况,提出一种基于改进YOLOv5s的面向自动驾驶场景的道路目标检测算法。首先,利用深度可分离卷积替换部分普通卷积,减少模型的参数量以... 在复杂道路场景中检测车辆、行人、自行车等目标时,存在因多尺度目标及部分遮挡易造成漏检及误检等情况,提出一种基于改进YOLOv5s的面向自动驾驶场景的道路目标检测算法。首先,利用深度可分离卷积替换部分普通卷积,减少模型的参数量以提升检测速度。其次,在特征融合网络中引入基于感受野模块(receptive field block,RFB)改进的RFB-s,通过模仿人类视觉感知,增强特征图的有效感受野区域,提高网络特征表达能力及对目标特征的可辨识性。最后,使用自适应空间特征融合(adaptively spatial feature fusion,ASFF)方式以提升PANet对多尺度特征融合的效果。实验结果表明,在PASCAL VOC数据集上,所提算法检测平均精度均值相较于YOLOv5s提高1.71个百分点,达到84.01%,在满足自动驾驶汽车实时性要求的前提下,在一定程度上减少目标检测时的误检及漏检情况,有效提升模型在复杂驾驶场景下的检测性能。 展开更多
关键词 YOLOv5s 自动驾驶 目标检测算法 深度可分离卷积 感受野模块 自适应空间特征融合 PANet 多尺度特征融合
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基于端到端算法的绝缘子检测技术研究 被引量：5
7
作者 肖新帅 田秀霞 徐曼 《华电技术》 CAS 2021年第2期28-33,共6页
绝缘子是电力系统中十分重要的电工原件,因此研究绝缘子目标的检测尤为重要。传统的识别方法难以充分利用图像的信息且准确率较低,而深度学习在图像识别与图像检测中取得了良好的效果。介绍了端到端的深度学习目标检测方法(YOLOv1,SSD,Y... 绝缘子是电力系统中十分重要的电工原件,因此研究绝缘子目标的检测尤为重要。传统的识别方法难以充分利用图像的信息且准确率较低,而深度学习在图像识别与图像检测中取得了良好的效果。介绍了端到端的深度学习目标检测方法(YOLOv1,SSD,YOLOv2),利用自制的绝缘子数据集进行试验并对检测结果进行了对比,结果表明:利用端到端的深度学习算法能够完成对绝缘子的识别和定位,在保持绝缘子检测性能的情况下,可以提升检测速度,满足实时电力巡检的需要。 展开更多
关键词 绝缘子检测 图像识别 图像检测 深度学习 数据集 端到端检测算法 目标检测算法
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激光主动探测中的“猫眼”目标识别定位算法
8
作者 王湛岩 刘朋 +1 位作者 赵志刚 彭孝东 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第3期53-57,共5页
激光主动探测是利用光学系统的“猫眼效应”对敌方侦察设备进行探测识别的技术,其核心技术是利用回波精准地找到敌方光学探测器的位置,从而实施对探测器的干扰或其他措施。构建了激光主动探测中激光传输的基本模型,讨论了大气衰减、离... 激光主动探测是利用光学系统的“猫眼效应”对敌方侦察设备进行探测识别的技术,其核心技术是利用回波精准地找到敌方光学探测器的位置,从而实施对探测器的干扰或其他措施。构建了激光主动探测中激光传输的基本模型,讨论了大气衰减、离焦量和入射角度等多种条件对激光主动探测的影响;基于激光主动探测的光电回波图像,以实际探测过程中的激光传输特性为基础,创造性地提出了回波功率、目标大小、目标形状3种判据,与传统目标检测算法相结合,实现了对敌探测设备的精确识别定位;通过实例检验,验证了该算法相较于传统算法具有更好的识别能力,且具有较强的通用性和一定的实战应用价值。 展开更多
关键词 激光传输特性 目标检测算法 回波功率 目标形状大小
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基于映射图与界面视觉要素排序的激光全息投影人机动态交互
9
作者 张颖 《设计艺术研究》 2024年第1期51-55,共5页
针对人机动态交互界面任务执行中,界面感知元素检测过程一旦失真,存在耗时较长、操作准确率较低的问题,提出基于映射图与界面视觉要素的激光全息投影人机动态交互方法 。利用自组织特征映射算法生成映射图,通过迭代学习提取目标特征;结... 针对人机动态交互界面任务执行中,界面感知元素检测过程一旦失真,存在耗时较长、操作准确率较低的问题,提出基于映射图与界面视觉要素的激光全息投影人机动态交互方法 。利用自组织特征映射算法生成映射图,通过迭代学习提取目标特征;结合感知元素重要度指标和人机交互界面感知强度,通过自动标注为视觉感知元素排序编号,构建人机动态交互界面优化模式,设计激光全息投影人机动态交互界面。测试结果表明,所提方法应用下,被标记的目标视觉元素特征点经过更新后,布局完整、有序,感知强度指数误差控制在1-5之间,交互任务执行耗时均在12.5s以内,操作准确率平均值为92%,解决了激光全息投影人机动态交互优化问题。 展开更多
关键词 激光全息投影 人机动态交互 JAVA语言 目标检测算法 自组织特征映射算法
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引入CoordConv卷积的管制物品检测网络设计
10
作者 何松 刘文鑫 陈鑫 《福建电脑》 2024年第4期30-34,共5页
检测小目标的管制物品的检测算法存在效果不佳的问题。为解决这个问题,本文提出了一种改进的YOLOv5管制物品检测算法。首先在网络中引入CoordConv模块,使得网络可以表征特征图像素点的坐标,然后在网络中引入C2f模块,使得网络在不同尺度... 检测小目标的管制物品的检测算法存在效果不佳的问题。为解决这个问题,本文提出了一种改进的YOLOv5管制物品检测算法。首先在网络中引入CoordConv模块,使得网络可以表征特征图像素点的坐标,然后在网络中引入C2f模块,使得网络在不同尺度上同时利用细节信息和语义信息,提高网络的特征提取能力和感受野。算法的性能验证结果表明,本文算法相比于YOLOv5算法,在Easy、Hard和Hidden测试集上的mAP@.5:.95分别提高了2.5%、1.8%和4.4%,说明本文算法的检测精度较高。 展开更多
关键词 管制物品检测 小目标 检测算法
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融合注意力机制的YOLOv5深度神经网络杂草识别方法 被引量：2
11
作者 郭柏璋 牟琦 冀汶莉 《无线电工程》 北大核心 2023年第12期2771-2782,共12页
在YOLOv5深度神经网络基础上融合CA注意力机制,设计了田间杂草自动识别模型。对不同天气、不同背景下拍摄的包含农作物的杂草图片进行背景分割和数据增强等预处理后,利用深度卷积神经网络进行特征提取,采用随机梯度下降进行模型训练,并... 在YOLOv5深度神经网络基础上融合CA注意力机制,设计了田间杂草自动识别模型。对不同天气、不同背景下拍摄的包含农作物的杂草图片进行背景分割和数据增强等预处理后,利用深度卷积神经网络进行特征提取,采用随机梯度下降进行模型训练,并与YOLOv4、SSD、Faster R-CNN等方法进行对比实验,改进后的杂草模型具有更强的分类和检测能力,基本解决杂草与农作物相似度较高的问题。实验结果显示,融合CA注意力机制的YOLOv5的杂草识别模型大小为14.1 MB,识别精度达到0.911,召回率为0.950,F1为0.88,平均准确率为0.904,单张杂草图像检测平均耗时仅为20 ms,整体性能最好。模型能够准确识别出独立、与农作物交叉和贴近等不同空间位置的长茎尖叶杂草,为作物生长精准管理和田间精准喷药提供技术支持。 展开更多
关键词 杂草识别 YOLOv5 注意力机制 卷积神经网络 目标检测算法
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基于深度学习的驾驶员分心检测理论研究
12
作者 谢霄 张宏 +4 位作者 介智登 孙酩皓 叶娟 陈宇轩 张昊天 《汽车实用技术》 2024年第13期23-29,共7页
文章提出了一种基于改进Yolov8的驾驶员分心检测方法,在Yolov8的基础上设计了一种包含小目标检测层和新型连接结构的加权双向特征金字塔网络(BiFPN)。在骨干网络中,引入了高效多尺度注意力(EMA)机制模块,以加强对关键信息的学习和提取... 文章提出了一种基于改进Yolov8的驾驶员分心检测方法,在Yolov8的基础上设计了一种包含小目标检测层和新型连接结构的加权双向特征金字塔网络(BiFPN)。在骨干网络中,引入了高效多尺度注意力(EMA)机制模块,以加强对关键信息的学习和提取。提出了一种新型的C2f结构,将动态卷积、注意力机制融入到C2f中。改进模型的精度提高了4.6%,同时参数量降低了27.1%,一定程度上减小了模型的规模,提高了计算效率。最后在公开数据集上进行泛化实验,各项评价指标皆优于原模型。因此,文章研究为分心驾驶行为检测领域提供了一种更高效、更精确的解决方案,为道路安全和交通监管提供有力的支持。 展开更多
关键词 深度学习 注意力机制 驾驶员行为识别 目标检测算法
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基于HSV空间融合Retinex算法的全天候运动目标检测
13
作者 陈卡 黄俊杰 +1 位作者 包嘉琪 秦亚光 《矿冶工程》 CAS 北大核心 2023年第5期17-21,25,共6页
提出了一种在矿山复杂情况下基于HSV色彩空间融合Retinex算法的全天候运动目标检测方法。该方法将运动目标检测转换为运动目标上特定标志物的检测,通过颜色空间转换提取目标原始灰度图像,由灰度分布直方图判断是否进行低照度图像恢复,... 提出了一种在矿山复杂情况下基于HSV色彩空间融合Retinex算法的全天候运动目标检测方法。该方法将运动目标检测转换为运动目标上特定标志物的检测,通过颜色空间转换提取目标原始灰度图像,由灰度分布直方图判断是否进行低照度图像恢复,并在场景中选取特定的标志物,将原图像进行HSV颜色空间变换,选择对应ROI区域,通过阈值获取二值化图像,进行平滑处理后使用Canny算子提取轮廓信息,从而提取标志物的特征参数。应用实例证实,通过该方法能精准获得标志物特征参数,进而解决复杂环境下机械设备间连接件脱落问题,具有一定的实际工程应用价值。 展开更多
关键词 运动目标检测 图像检测算法 HSV空间 标志物检测 视频图像 图像增强 边缘检测
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基于改进的YOLOv5算法路面检测设计
14
作者 何凌志 王玉珏 +1 位作者 周月娥 周研逸 《工业仪表与自动化装置》 2023年第4期93-97,共5页
随着大规模的公路建设,公路路面检测对于已建成公路的维护保养尤为重要,但是目前的深度学习网络模型都较大,并且部署到嵌入式端会造成Al算力不足的问题。因此,智能算法检测渐渐进入人们视野,该文设计了基于改进的YOLOv5的路面检测算法... 随着大规模的公路建设,公路路面检测对于已建成公路的维护保养尤为重要,但是目前的深度学习网络模型都较大,并且部署到嵌入式端会造成Al算力不足的问题。因此,智能算法检测渐渐进入人们视野,该文设计了基于改进的YOLOv5的路面检测算法的检测设计。提出了一种通过Network Slimming网络剪枝的方法对稀疏化训练的YOLOv5目标检测算法模型进行剪枝微调,并通过tensorboard网页观察BN缩放因子直方图变化从而确定剪枝微调的比例。经过实际测试对比,相较与正常训练的算法,通过稀疏化处理后剪枝训练的YOLOv5算法模型所占权重减小了6.5 MB,对路面坑洞检测中的平均准确率(mAP)达到了81.4%,相比原始YOLOv5算法提升了2.1%,同时出现漏检现象较少,具有较好的检测精度。 展开更多
关键词 深度学习 YOLOv5算法 路面检测 网络剪枝 稀疏化训练 目标检测算法 轻量化检测网络 嵌入式部署
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矿用电机车主动避撞系统 被引量：5
15
作者 肖林京 朱高鹏 +1 位作者 朱绪力 孙朝阳 《矿业研究与开发》 CAS 北大核心 2014年第3期91-94,共4页
为了辅助煤矿井下电机车安全驾驶,设计了一套完整的电机车主动避撞系统。该系统基于危险系数ε划分报警和制动等级,建立了一套适合煤矿井下的安全距离模型和检测算法。该系统可以根据当前行驶速度与跟车距离,计算所需要的安全制动距离... 为了辅助煤矿井下电机车安全驾驶,设计了一套完整的电机车主动避撞系统。该系统基于危险系数ε划分报警和制动等级,建立了一套适合煤矿井下的安全距离模型和检测算法。该系统可以根据当前行驶速度与跟车距离,计算所需要的安全制动距离和危险系数,实现分级报警与制动,并且结构简单,抗干扰能力强,能够适应井下恶劣的工况条件,与新旧车都具有很好的兼容性,可以大大降低电机车追尾或迎面撞车的可能性,为井下安全生产提供了保障。同时,此系统具有"时效管理"子系统,随时可以改变工作状态,具有足够的人性化,保证了司机控制的优先权。适合在煤矿井下进行推广。 展开更多
关键词 主动避撞 辅助驾驶 安全距离模型 目标检测算法 分级报警
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轻量化卷积神经网络目标检测算法研究 被引量：4
16
作者 丁瑞敏 田军委 +2 位作者 刘雪松 王沁 李锦涛 《西安工业大学学报》 CAS 2022年第2期188-194,共7页
为有效解决巡检机器人视觉神经网络在车间精准目标检测实时性相关问题。文中以YOLOv4检测算法为基础框架,通过分析机器人在车间巡检时影响检测速度和精度等主要因素,引入应用深度可分离卷积的MobileNetV3轻量化特征提取网络,利用改进LY... 为有效解决巡检机器人视觉神经网络在车间精准目标检测实时性相关问题。文中以YOLOv4检测算法为基础框架,通过分析机器人在车间巡检时影响检测速度和精度等主要因素,引入应用深度可分离卷积的MobileNetV3轻量化特征提取网络,利用改进LYOLO的损失函数,构建了一种轻量化网络目标检测算法。实验结果表明:LYOLO算法网络参数量降至44.74 MB,平均检测精度可达93.6%,单张图片检测耗时为0.01 s,对巡检时的综合检测定位及检测实时性均获得较大提升。 展开更多
关键词 车间巡检机器人 轻量化卷积 神经网络 目标检测算法
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基于MR+5G技术的跨域服务协同示教平台的应用研究 被引量：1
17
作者 罗印祥 戴洁 孙翊馨 《信息与电脑》 2023年第7期202-204,208,共4页
目前,随着混合现实(Mixed Reality,MR)技术和远程协同技术的进步和融合,MR技术的应用越来越广泛。而传统的远程服务协同示教系统存在诸多交流沟通的影响因素,因此基于MR技术,平台结合深度学习技术在远程服务协同系统中应用,实现跨区域... 目前,随着混合现实(Mixed Reality,MR)技术和远程协同技术的进步和融合,MR技术的应用越来越广泛。而传统的远程服务协同示教系统存在诸多交流沟通的影响因素,因此基于MR技术,平台结合深度学习技术在远程服务协同系统中应用,实现跨区域高效示教和精准感知协同操作。 展开更多
关键词 深度学习 目标检测算法 服务协同 混合现实(MR) 远程协同系统
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融合可切换空洞卷积的上下文信息增强船舶目标检测算法 被引量：1
18
作者 丘锐聪 周海峰 +3 位作者 陈颖 张兴杰 黄金满 翁卫征 《大连海事大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期116-125,共10页
针对内河环境下小型船舶目标检测精度较低,以及船舶目标检测易受近岸复杂背景信息影响的问题,基于YOLOv5s做出改进,提出SACAM-YOLOv5船舶目标检测算法。首先,引入上下文增强模块,利用空洞卷积特性,获取上下文信息,加强模型对小型船舶目... 针对内河环境下小型船舶目标检测精度较低,以及船舶目标检测易受近岸复杂背景信息影响的问题,基于YOLOv5s做出改进,提出SACAM-YOLOv5船舶目标检测算法。首先,引入上下文增强模块,利用空洞卷积特性,获取上下文信息,加强模型对小型船舶目标检测能力;其次,利用可切换空洞卷积特性,设计C3_SAC模块用于取代原主干网络中特定位置的C3模块,通过扩大主干网络提取特征图感受野,增强特征图所含信息,减少复杂背景的影响,从而提升网络特征提取能力;最后,改进损失函数,引入NWD且与CIoU_Loss共同作为新的边界框损失计算函数,降低小目标检测中位置偏差的影响,提升小型船舶目标检测性能。使用Seaships船舶数据集对上述改进方法进行验证,结果表明,本文SACAM-YOLOv5算法相较基准模型,在精度、召回率和mAP@0.5上分别提升2.2%、2.0%和2.7%,分别达到98.6%、98.1%和99.5%,满足船舶目标检测性能要求,具有一定的工程实际意义。 展开更多
关键词 船舶目标 检测算法 YOLOv5s 上下文增强 空洞卷积 改进损失函数
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基于YOLOv5的航空维修工具识别 被引量：1
19
作者 丁发军 刘韶坤 刘义平 《中国民航飞行学院学报》 2023年第6期65-68,共4页
基于YOLOv5的目标检测算法,对图像进行采集、打标、训练,检测了YOLOv5图像识别的精度。结果表明:对于变形小、无重影图像的识别精度高达0.92,对于显示模糊、内容扭曲的图像识别精度为0.76,识别精度降低17.4%。目前,YOLOv5目标检测算法... 基于YOLOv5的目标检测算法,对图像进行采集、打标、训练,检测了YOLOv5图像识别的精度。结果表明:对于变形小、无重影图像的识别精度高达0.92,对于显示模糊、内容扭曲的图像识别精度为0.76,识别精度降低17.4%。目前,YOLOv5目标检测算法具有较高的识别精度,但仍需针对扭曲、模糊不清的图形进行算法改进。 展开更多
关键词 航空维修 工具识别 YOLOv5 目标检测算法
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一种针对轨交大客流环境的新型目标检测算法研究 被引量：1
20
作者 石旭 李辉 +3 位作者 李心怡 姚世严 李天宇 郑剑飞 《数字通信世界》 2023年第1期52-54,65,共4页
轨道交通行业具有人口密度大、人流集中、场所特殊的特点,一直以来都是社会公共安全危险与风险的重点关注领域。近年来,人工智能、计算机视觉以及大数据技术迅猛发展为轨道交通安全运营带来了新的机遇和挑战。文章旨在深入研究轨道交通... 轨道交通行业具有人口密度大、人流集中、场所特殊的特点,一直以来都是社会公共安全危险与风险的重点关注领域。近年来,人工智能、计算机视觉以及大数据技术迅猛发展为轨道交通安全运营带来了新的机遇和挑战。文章旨在深入研究轨道交通行业特定的大客流环境下目标检测算法的模型,并提出一个新型目标检测算法技术框架,力争解决智能视频分析技术在轨道交通行业落地难的难题,为后续在北京地铁全路网范围内工程化落地提供技术准备和参考。 展开更多
关键词 视频分析 目标检测算法 大客流 智慧地铁
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