基于改进YOLOv4的公路路面信息识别算法研究OA
Research on Highway Pavement Information Recognition Algorithm Based on Improved YOLOv4
公路路面信息的获取和识别是构建智慧公路系统的关键技术之一,针对现有的公路路面信息检测算法存在的耗时费力、识别精度差与端对端应用难以实现等问题,提出了一种改进的YOLOv4算法.为增强模型泛化能力,以IoU值度量边界框与先验框的距离,形成改进的k-means聚类算法对路面遗撒与病害数据集进行锚框聚类;为提升网络特征描述能力,在特征增强网络PANNet的最后3个分支上分别添加兼具通道与空间注意力机制的轻量化CBAM模块,保证了模块在现有网络架构中做到…查看全部>>
The acquisition and recognition of highway pavement information is one of the key technologies for con-structing intelligent highway systems.As for problems of time-consuming efforts,poor recognition accuracy,and difficulty in end-to-end application in existing highway pavement information detection algorithms,an improved YOLOv4 algorithm has been proposed.In order to enhance the model's generalization capability,the distance be-tween bounding boxes and prio…查看全部>>
古丽妮尕尔·阿卜来提
新疆农业大学交通与物流工程学院,新疆维吾尔自治区乌鲁木齐 830052
交通运输
智慧公路公路路面信息YOLOv4k-means聚类算法注意力模块通道剪枝
intelligent highwayhighway pavement informationYOLOv4k-means clustering algorithmattention modulechannel pruning
《市政技术》 2024 (2)
45-55,11
新疆维吾尔自治区自然科学基金(2021D01A102)新疆农业大学交通运输工程校级重点开放课题(XJAUTE2022G08)
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