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利用强化学习技术智能定时交通灯并实时处理监控摄像头图像的交通控制
使用人工智能和强化学习方法，通过对监控摄像头图像的实时处理，结合 YOLOv9-C 模型进行车辆检测，以及在 OpenAI Gym 的城市环境模拟器中使用多因素强化学习和 DQN 彩虹算法，成功确定并应用交通信号灯的最佳时机。此外，与伊朗车
PDFa month ago
野外条件下的孟加拉国本土车辆检测
自主导航的成功依赖于稳健和精确的车辆识别，但由于特定地区车辆检测数据集的稀缺性，阻碍了上下文感知系统的发展。为了推进地面物体检测研究，本文提出了一个用于孟加拉国常见车辆类别的本土车辆检测数据集。该数据集包括 17 个不同的车辆类别，完全注释
PDFa month ago
高密度、遮挡和大规模事件中的地理车辆检测多模态协作网络
在大规模灾难事件中，构建最优救援路径的规划依赖于在灾难现场的目标检测能力，其中主要挑战之一是存在密集和遮挡的目标。该研究提出了一种多模态协作网络（MuDet）用于密集和遮挡的车辆检测，通过构建多模态数据集并采用三个主要模块来增强不同模态的特
PDF2 months ago
北欧地区的车辆检测性能
本研究使用北欧地区的无人机图像数据集（Nordic Vehicle Dataset）评估了最先进的车辆检测算法在恶劣天气条件下的性能，并针对其中的困难问题提出了一系列针对不同检测框架的增强方法，包括数据增强、超参数调整、迁移学习以及针对 D
PDF3 months ago
EVD4UAV: 无人机避开车辆检测的高度敏感基准
本研究提出了一种新的数据集 EVD4UAV，用于高度敏感的无人机中对车辆进行检测，包含多样的高度、车辆属性和详细的标注信息，并实施了基于白盒和黑盒的补丁攻击方法来攻击三种典型的深度神经网络目标检测器，实验结果表明这些攻击方法无法实现稳定的高
PDF4 months ago
低成本模块化设备用于道路车辆检测和特征化
基于模块化设备的车辆检测系统利用超声波传感器来检测车辆速度和长度，通过模块之间的协作提高测量精度。
PDF5 months ago
利用单一摄像头进行高效宽范围伪 3D 车辆检测
这篇研究论文提出了一种基于单摄像头图像的广范围伪 3D 车辆检测方法，包括图像拼接、特殊设计的检测头以及联合约束损失，通过捕捉车辆的形状和姿态信息实现高精度的车辆检测。实验结果表明，在多项评估指标上，该模型在广范围伪 3D 车辆检测上表现出
PDF10 months ago
SKoPe3D: 交通监控摄像机中的车辆关键点感知的合成数据集
智能交通系统革新了现代道路基础设施，车辆检测、车辆姿态估计、关键点检测以及 SKoPe3D 数据集的应用有望推动智能交通领域的发展。
PDF10 months ago
车辆灯光的鲁棒检测、关联和定位：基于环境的级联卷积神经网络方法和评估
通过上游车辆检测和可见光中心的近似值，本文提出了一种检测车辆灯光的方法，预测与每个车辆灯光相关的四个近似角点，可应用于自动驾驶中检测车辆灯光的网络。
PDFa year ago
目标检测的知识蒸馏：从通用到遥感数据集
在遥感环境下评估了各种现成的目标检测知识蒸馏方法，比较了其性能和相互关系，并确认在遥感数据集上结果聚合和交叉验证的重要性。
PDFa year ago
无残差计算的车辆检测与分类：用随机扰动注入加速 HEVC 图像解码
该研究介绍了一种基于压缩域的随机扰动方法，可以从 HEVC 比特流中重建图像，并在交通监控应用中取得了很好的效果，准确率非常高，速度可以提高 56%, 数据大小也更有效率。
PDFa year ago
Nordic Vehicle Dataset (NVD): 使用从无人机新采集的 NVD 在不同雪天气象条件下检测车辆性能
本研究旨在解决雪天采用无人机捕捉到的汽车图像识别问题，提出使用 Yolo v8，Yolo v5 和快速 RCNN 等常用目标检测方法，并探索数据增强技术提高检测器的性能。
PDFa year ago
增强置信度图的鲁棒快速车辆检测
本文提出了一种新的方法，使用置信度图对车辆进行鲁棒且更快的检测，并引入增强概念以突出包含车辆的感兴趣区域，最终生成一个增强图。此外，本文的方法结合了粗糙集和模糊模型，证明在时间效率和检测精度方面优于现有方法。
PDFa year ago
基于轻量级 YOLO7-tiny 的快速车辆检测算法
本文提出一种基于 Ghost-YOLOv7 的轻量级车辆检测算法，该算法的宽度为 0.5，而且使用 Ghost convolution 替换了骨干网络的标准卷积以实现轻量级化、提高检测速度，进而增强了特征提取能力、丰富了语义信息并提高了检测
PDFa year ago
用于 3D 目标检测的密集体素融合
提出了基于 Dense Voxel Fusion 的序列融合方法，该方法对于自主车辆应用中的 3D 物体检测具有重要意义。通过直接使用地面真实 3D 边界框标签进行训练，避免使用嘈杂的、特定于检测器的 2D 预测。DVF 在 KITTI 3
PDF2 years ago
多任务学习的原始高清雷达
本文介绍了一种基于 FFT-RadNet 的新型高清雷达感知模型，该感知模型不需要计算范围 - 方位 - 多普勒 3D 张量，而使用范围 - 多普勒频谱进行角度恢复；通过该模型实现了车辆检测和驾驶空间分割。同时，文中还介绍了一组同步的汽车级
PDF3 years ago
使用航空影像技术进行真实世界场景下的大规模汽车检测数据集 EAGLE
EAGLE 是一种大规模的数据集，用于航空图像中多类车辆的检测，并包含了各种各样的真实世界情况，由定向边界框定义并注释，支持研究雾霾和阴影去除以及超分辨率和修补应用。
PDF4 years ago
PointRGCN：用于三维车辆检测细化的图卷积网络
提出了 PointRGCN—— 一种基于图卷积网络（GCN）的图形三维物体检测管道，该管道专门用于对三维 LiDAR 点云进行操作，包含 R-GCN 和 C-GCN 的残差 GCNs 的集成，使用图形表示对三维物体提议进行了改进，并在 bi
PDF5 years ago
基于鸟瞰 LiDAR 点云数据的车辆检测领域自适应
本研究通过提出基于 CycleGAN 架构的域自适应框架，在从真实 3D LiDAR 传感器获取的鸟瞰（BEV）点云图像上检测车辆时，将合成的点云数据与真实点云数据之间的领域转移缩小，相对于常规方法提高了超过 7% 的平均精确度分数。
PDF5 years ago
ECCVShuffleDet：嵌入式无人机实时车辆检测网络
本文提出了一种名为 ShuffleDet 的计算效率高、适用于 UAV 图像的车辆检测网络，通过使用通道重组和分组卷积等方法实现了提高速度性能的目的。该算法在 CARPK 和 PUCPR + 数据集上的表现也显示了其具有竞争性的性能，能够达
PDF6 years ago