- 伴随深度学习的不断发展，深度学习的目标检测方法被广泛应用。基于特征融合的思想，本文提出了一种改进的YOLOv4-tiny目标检测方法，通过添加卷积模块及调整部分超参数对其网络架构进行优化，以实现对道路车辆目标的快速检测、识别和定位。首先为了改善YOLOv4-tiny网络对小目标类型检测精度差的问题，基于特征金字塔网络对第二标度输出层的最后一个CBL输出特征与网络中第二个CSP输出特征进行融合，并在原有网络的基础上增加52×52的标度输出；其次，利用迁移学习权重在自己采集的数据集上进行实验，训练得出合适的权
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车辆检测 特征融合 改进的YOLOv4-tiny 目标检测 202109
- 为解决基于背景差分的车辆检测办法易受交通状况影响的问题，首先建立基于区间分布的自适应背景模型，然后利用改进的背景更新算法对建立的背景模型选择性更新,最后结合阈值分割和形态学处理实现运动车辆检测。实验结果表明，该算法在交通堵塞或临时停车等复杂交通环境中有很好的背景提取和更新效果。与经典的算法相比，该车辆检测算法在实时性和准确性方面都有所提高。
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车辆检测 背景差分 自适应背景模型
- 3 无线地磁车辆检测传感器的软件设计
3.1 数据帧结构定义
无线车辆检测接收机与数据服务器的接口，采用485接口。数据服务器发送查询或控制命令，遵循MODBUS协议格式。停车位信息的上报采用主动上传方式;数据服务器下发为广播式，无线车辆检测接收机根据命令字中的地址进行判断后应答。
无线车辆检测接收机除了拥有Zigbee网络ID等参数外，还具有一个无线车辆检测器群的地址，地址范围从4到127，不能重复。道路指引标志牌的无线车辆检测接收机固定为253号(群地址)。每个标牌提供1个可写寄
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CC430F5137 RS232 MAG3110 电传感器 车辆检测
- 基于地磁感应设计的无线车位（有车、无车）检测传感器，在停车场智能引导系统应用中，具有尺寸小、地面破坏少、组网便利等明显优势。将RF 433MHz和2.4GHz Zigbee结合设计在地磁车辆检测器和接收机中，进一步提升了工程便利性。本设计引入了光敏电阻和反射式光电传感器测量电路，提高了对车位状态监测的准确率。地磁车辆检测器采用CC430为核心设计，使检测器的集成度更高。
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CC430F5137 RS232 MAG3110 电传感器 车辆检测 201405
- 摘 要：本文介绍了利用ARM7内核微处理器LPC2114设计的高速公路车辆检测系统控制单元，着重分析了大容量Flash存储单元的设计和ARM开发相关注意事项，给出了系统原理框图、单元电路设计和软件设计思想。引言由于交通需
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ARM 开发板 车辆检测 单元设计
- 一、引言 目前国内外智能交通行业车辆检测装置采用的技术除了最早研发的地感线圈技术以外，还包括光电技 ...
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磁阻 传感器 HMC102 车辆检测
- 摘 要：为解决基于背景差分的车辆检测办法易受交通状况影响的问题，首先建立基于区间分布的自适应背景模型，然后利用改进的背景更新算法对建立的背景模型选择性更新。实验结果表明，该算法在交通堵塞或临时停车等
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背景 模型 车辆检测
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