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基于改进MobileNet的公路行车环境安全风险源识别
1
作者
赵树恩
龚志坤
刘伟
《重庆交通大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期75-82,共8页
为了检测公路行车环境安全风险源,为公路风险源智能化管控和随机不确定场景下实时安全风险评估提供依据,研究了基于深度卷积神经网络模型的公路行车环境安全风险源识别算法。通过改进MobileNetV3的输出层激活函数和损失函数,将网络输出...
为了检测公路行车环境安全风险源,为公路风险源智能化管控和随机不确定场景下实时安全风险评估提供依据,研究了基于深度卷积神经网络模型的公路行车环境安全风险源识别算法。通过改进MobileNetV3的输出层激活函数和损失函数,将网络输出的风险源类别数量由一个变为多个,解决了同一图像中存在多种风险源的识别问题。利用空间注意力机制加强MobileNetV3网络的特征提取能力,解决了MobileNetV3通道注意力机制无法关注到通道内部风险源特征信息的问题,提升了模型识别准确率。通过通道剪枝方法去除冗余扩张通道,减少网络参数量,提升了模型预测速度。实验结果表明:该方法能够有效识别行车环境安全风险源,检测率达0.829,平均分类准确率达0.833,且具备实时检测效果。
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关键词
车辆工程
交通
安全
行车环境安全风险源
多标签图像分类算法
MobileNet
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职称材料
题名
基于改进MobileNet的公路行车环境安全风险源识别
1
作者
赵树恩
龚志坤
刘伟
机构
重庆交通大学机电与车辆工程学院
出处
《重庆交通大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期75-82,共8页
基金
道路交通安全公安部重点实验室开放基金项目(2021ZDSYSKFKT08)。
文摘
为了检测公路行车环境安全风险源,为公路风险源智能化管控和随机不确定场景下实时安全风险评估提供依据,研究了基于深度卷积神经网络模型的公路行车环境安全风险源识别算法。通过改进MobileNetV3的输出层激活函数和损失函数,将网络输出的风险源类别数量由一个变为多个,解决了同一图像中存在多种风险源的识别问题。利用空间注意力机制加强MobileNetV3网络的特征提取能力,解决了MobileNetV3通道注意力机制无法关注到通道内部风险源特征信息的问题,提升了模型识别准确率。通过通道剪枝方法去除冗余扩张通道,减少网络参数量,提升了模型预测速度。实验结果表明:该方法能够有效识别行车环境安全风险源,检测率达0.829,平均分类准确率达0.833,且具备实时检测效果。
关键词
车辆工程
交通
安全
行车环境安全风险源
多标签图像分类算法
MobileNet
Keywords
vehicle engineering
traffic safety
safety risk sources of driving environment
multi-label image classification algorithm
MobileNet
分类号
U495 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进MobileNet的公路行车环境安全风险源识别
赵树恩
龚志坤
刘伟
《重庆交通大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2024
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