基于深度学习的道路车辆目标检测系统设计

摘要：

针对现有道路车辆目标检测系统由于计算量过大,且在复杂背景下容易出现误检的问题,设计了一种基于深度学习的道路车辆目标检测系统;系统硬件主要由信号输入模块、控制模块、中央处理模块和输出通道模块四部分组成;引入XCV50E芯片构建控制模块,通过高速随机存取存储器(RAM)快速分配信号;利用TMS320C6202芯片设置中央处理模块,将PCI9054作为信号输出模块的核心设备;软件设计中,完成用户登录、数据采集及处理、模型训练等设计;引入深度学习策略,先采用直方图均衡法处理环境光线干扰的问题,然后建立改进YOLOv4模型,处理噪声等干扰信息,最后基于注意力机制完成图像特征提取优化,进而更精准地完成道路车辆目标检测;实验结果表明,所提系统具有很好的鲁棒性,能够很好地减少计算量,提高检测准确率.

关键词：深度学习、道路车辆、目标检测、检测系统、YOLOv4检测模型

所属期刊栏目：31

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-03-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：83-90