全球范围内,交通事故发生率不断增长,成为日益突出、不容忽视的严重社会问题。基于此,文章针对危险驾驶行为检测提出了一种目标检测算法——Faster-YOLO11,旨在提高危险驾驶行为检测的效率和准确性。算法以YOLO11作为基础,使用FasterNe...全球范围内,交通事故发生率不断增长,成为日益突出、不容忽视的严重社会问题。基于此,文章针对危险驾驶行为检测提出了一种目标检测算法——Faster-YOLO11,旨在提高危险驾驶行为检测的效率和准确性。算法以YOLO11作为基础,使用FasterNet作为主干网络,在SPPF(spatial pyramid pooling-fast)中LSK注意力机制,并将颈部网络的C3K2替换为RCSOSA(reparameterized convolution based on channel shuffl e and one-Shot aggregation),以及后处理阶段的Soft-NMS,实现了在保持高检测精度的同时,显著提升了模型的推理速度,为危险驾驶检测领域提供了一种新的解决方案。展开更多
文摘全球范围内,交通事故发生率不断增长,成为日益突出、不容忽视的严重社会问题。基于此,文章针对危险驾驶行为检测提出了一种目标检测算法——Faster-YOLO11,旨在提高危险驾驶行为检测的效率和准确性。算法以YOLO11作为基础,使用FasterNet作为主干网络,在SPPF(spatial pyramid pooling-fast)中LSK注意力机制,并将颈部网络的C3K2替换为RCSOSA(reparameterized convolution based on channel shuffl e and one-Shot aggregation),以及后处理阶段的Soft-NMS,实现了在保持高检测精度的同时,显著提升了模型的推理速度,为危险驾驶检测领域提供了一种新的解决方案。
