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题名基于交叉注意和跨尺度融合的车辆抛投垃圾识别
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作者
陈云腾
孙振华
周杰忻
刘志
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机构
绍兴市交通投资集团有限公司
浙江工业大学计算机科学与技术学院
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出处
《浙江工业大学学报》
CAS
北大核心
2024年第6期611-620,共10页
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基金
国家自然科学基金资助项目(62073295,62072409)
浙江省科技厅“尖兵”研发攻关计划项目(2022C01050)
浙江省公益技术研究计划项目(LGG20F030008)。
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文摘
旨在实时交通监控视频中智能识别违反车辆投掷垃圾(TWV)行为。TWV不仅污染环境,而且存在大量潜在危险,尤其是在高速隧道场景中,严重影响行车安全。目前,视频中TWV行为仍主要依靠人工方式检查,既耗时又费力。为此,提出了一种基于深度学习的车辆抛投垃圾识别模型(VTWIM),结合交叉注意和跨尺度融合模型(CASF)、选择性搜索和非最大化抑制(NMS),实现了基于深度剩余网络的车辆垃圾识别方法(CASF-VTWI)。首先,通过选择性搜索将一个视频帧分割为多个区域,这些区域与标有位置框的可疑对象相匹配;然后,利用CASF进行抛掷垃圾的识别训练;最后,利用NMS移除了冗余位置框,保留了最优的位置框。所提方法较好地解决了车辆垃圾的智能识别问题,对实时交通监控视频进行的实验研究证明了模型和算法的有效性与优越性。
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关键词
车辆抛投垃圾
交叉注意和跨尺度融合
交通监控视频
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Keywords
throwing waste from vehicle
cross-attention and cross-scale fusion
traffic surveillance video
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分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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