- 伴隨深度學習的不斷發展，深度學習的目標檢測方法被廣泛應用。基于特征融合的思想，本文提出了一種改進的YOLOv4-tiny目標檢測方法，通過添加卷積模塊及調整部分超參數對其網絡架構進行優化，以實現對道路車輛目標的快速檢測、識別和定位。首先為了改善YOLOv4-tiny網絡對小目標類型檢測精度差的問題，基于特征金字塔網絡對第二標度輸出層的最后一個CBL輸出特征與網絡中第二個CSP輸出特征進行融合，并在原有網絡的基礎上增加52×52的標度輸出；其次，利用遷移學習權重在自己采集的數據集上進行實驗，訓練得出合適的權
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車輛檢測 特征融合 改進的YOLOv4-tiny 目標檢測 202109
- 為解決基于背景差分的車輛檢測辦法易受交通狀況影響的問題，首先建立基于區間分布的自適應背景模型，然后利用改進的背景更新算法對建立的背景模型選擇性更新,最后結合閾值分割和形態學處理實現運動車輛檢測。實驗結果表明，該算法在交通堵塞或臨時停車等復雜交通環境中有很好的背景提取和更新效果。與經典的算法相比，該車輛檢測算法在實時性和準確性方面都有所提高。
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車輛檢測 背景差分 自適應背景模型
- 3 無線地磁車輛檢測傳感器的軟件設計
3.1 數據幀結構定義
無線車輛檢測接收機與數據服務器的接口，采用485接口。數據服務器發送查詢或控制命令，遵循MODBUS協議格式。停車位信息的上報采用主動上傳方式;數據服務器下發為廣播式，無線車輛檢測接收機根據命令字中的地址進行判斷后應答。
無線車輛檢測接收機除了擁有Zigbee網絡ID等參數外，還具有一個無線車輛檢測器群的地址，地址范圍從4到127，不能重復。道路指引標志牌的無線車輛檢測接收機固定為253號(群地址)。每個標牌提供1個可寫寄
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CC430F5137 RS232 MAG3110 電傳感器 車輛檢測
- 基于地磁感應設計的無線車位（有車、無車）檢測傳感器，在停車場智能引導系統應用中，具有尺寸小、地面破壞少、組網便利等明顯優勢。將RF 433MHz和2.4GHz Zigbee結合設計在地磁車輛檢測器和接收機中，進一步提升了工程便利性。本設計引入了光敏電阻和反射式光電傳感器測量電路，提高了對車位狀態監測的準確率。地磁車輛檢測器采用CC430為核心設計，使檢測器的集成度更高。
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CC430F5137 RS232 MAG3110 電傳感器 車輛檢測 201405
- 摘 要：本文介紹了利用ARM7內核微處理器LPC2114設計的高速公路車輛檢測系統控制單元，著重分析了大容量Flash存儲單元的設計和ARM開發相關注意事項，給出了系統原理框圖、單元電路設計和軟件設計思想。引言由于交通需
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ARM 開發板 車輛檢測 單元設計
- 一、引言 目前國內外智能交通行業車輛檢測裝置采用的技術除了最早研發的地感線圈技術以外，還包括光電技 ...
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磁阻 傳感器 HMC102 車輛檢測
- 摘 要：為解決基于背景差分的車輛檢測辦法易受交通狀況影響的問題，首先建立基于區間分布的自適應背景模型，然后利用改進的背景更新算法對建立的背景模型選擇性更新。實驗結果表明，該算法在交通堵塞或臨時停車等
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背景 模型 車輛檢測
車輛檢測介紹
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