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面向视频结构化的细粒度车辆检测分类模型
被引量：
1
1
作者
石健
成前
+4 位作者
金立生
胡耀光
蒋晓蓓
郭柏苍
王武宏
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2021年第10期1427-1434,共8页
针对无人驾驶环境感知技术中存在复杂交通场景理解受限的问题,本文中提出一种面向路侧端的视频结构化框架,通过丰富交通场景中不同目标的细粒度信息,提高复杂交通场景的理解能力。针对所提出的视频结构化框架,提供了一种可工程化的细粒...
针对无人驾驶环境感知技术中存在复杂交通场景理解受限的问题,本文中提出一种面向路侧端的视频结构化框架,通过丰富交通场景中不同目标的细粒度信息,提高复杂交通场景的理解能力。针对所提出的视频结构化框架,提供了一种可工程化的细粒度车辆检测分类模型。通过通道剪枝策略对YOLOv4算法进行优化,使压缩模型YOLOv4Pruned在mAP几乎不变的情况下,较原模型体积减小约60%。设计了16种类型、12种颜色的车辆分类方法可有效覆盖当前交通场景下的运行车辆,在测试集上的分类准确率可达93%。本文设计的细粒度车辆检测分类模型在1920×1080输入,NVIDIA GeForce RTX 2080Ti下可稳定在23FPS,在海思Hi3516DV300下,未量化的模型可稳定在13FPS。
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关键词
无人驾驶技术
路侧端环境感知
视频结构化算法
细粒度车辆检测分类
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职称材料
题名
面向视频结构化的细粒度车辆检测分类模型
被引量：
1
1
作者
石健
成前
金立生
胡耀光
蒋晓蓓
郭柏苍
王武宏
机构
北京理工大学机械与车辆学院
燕山大学车辆与能源学院
出处
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2021年第10期1427-1434,共8页
基金
国家自然科学基金(51878045)资助。
文摘
针对无人驾驶环境感知技术中存在复杂交通场景理解受限的问题,本文中提出一种面向路侧端的视频结构化框架,通过丰富交通场景中不同目标的细粒度信息,提高复杂交通场景的理解能力。针对所提出的视频结构化框架,提供了一种可工程化的细粒度车辆检测分类模型。通过通道剪枝策略对YOLOv4算法进行优化,使压缩模型YOLOv4Pruned在mAP几乎不变的情况下,较原模型体积减小约60%。设计了16种类型、12种颜色的车辆分类方法可有效覆盖当前交通场景下的运行车辆,在测试集上的分类准确率可达93%。本文设计的细粒度车辆检测分类模型在1920×1080输入,NVIDIA GeForce RTX 2080Ti下可稳定在23FPS,在海思Hi3516DV300下,未量化的模型可稳定在13FPS。
关键词
无人驾驶技术
路侧端环境感知
视频结构化算法
细粒度车辆检测分类
Keywords
driverless technology
roadside environment perception
video structuring description algorithm
finegrained vehicle detection and classification
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
U463.6 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向视频结构化的细粒度车辆检测分类模型
石健
成前
金立生
胡耀光
蒋晓蓓
郭柏苍
王武宏
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2021
1
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职称材料
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