Real-Time Target Detection and Analysis of Complex Traffic Scenes Based on Image Segmentation Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
With the development of transportation systems, there is an increasing demand for real-time understanding of traffic scenes using image segmentation algorithms.Therefore, this paper carries out an in-depth study on how image segmentation algorithms for complex traffic scenes can meet the detection requirements of real-time while maintaining accuracy.The article first proposes a lightweight semantic segmentation method based on IDEL_DeepLabV3+, which lightens the IDE_DeepLabV3+ network and optimizes the loss function to improve the positive and negative sample imbalance problem.Then an improved image multi-texture detection method based on Faster RCNN is proposed to improve the detection performance of complex traffic scenes.Finally, the performance of the algorithm designed in this paper is tested through experiments.The performance of the deformable convolution, attention mechanism and feature pyramid improved model is tested and verified, the AP value of the deformable convolution is increased from 41.36 to 47.26, the mAP value of the overall model of the scSE attention mechanism is increased by 0.84%, and the final AP value of the weighted bi-directional feature pyramid network reaches 45.4.The improved DeepLabv3+ network achieves a high AP value of 75.03% in terms of the evaluation index mIOU by 75.03% is better than the original network's 72.26%, so it can be said that we experimentally verified that our improved method enhances the segmentation accuracy of DeepLabv3+ network.The experimental results show that the proposed method in this paper improves the image segmentation accuracy while guaranteeing the segmentation speed, which effectively improves the segmentation effect.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».