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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOv5与DeepSORT的交通事件检测方法、装置及存储介质，所述方法包括：获取实际道路交通路况视频数据，并制作数据集；基于引入CAFM模块的改进YOLOv5模型对训练集和验证集进行目标检测模型训练；将得到的权重文件输入到改进的YOLOv5模型中，对测试集进行检测，提取车辆信息；将提取的车辆信息输入到嵌入了车辆类别融合模块的改进DeepSORT算法中，进行车辆跟踪；并引入增益值进行车辆逆行和违停判断。该方法能优化小尺寸目标检测效果，提升车辆分类和交通事件检测的准确率。
主权项：1.一种基于改进YOLOv5与DeepSORT的交通事件检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：1获取实际道路交通路况视频数据，并对其进行预处理，生成训练集、验证集和测试集；2在YOLOv5算法网络中引入了CAFM模块，基于改进的YOLOv5模型对训练集和验证集进行目标检测模型训练，得到改进模型的权重文件；3将得到的权重文件输入到改进的YOLOv5模型中，对测试集进行检测，提取车辆信息；所述车辆信息包括每个边界框的坐标、特征集以及类别标签；4将提取的车辆信息输入到DeepSORT算法中进行车辆跟踪，获得每辆车的唯一编号和输出类别；5根据车辆在视频帧中对应的位置信息，引入增益值Gr，对车辆逆行和违停判断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于改进YOLOv5与DeepSORT的交通事件检测方法、装置及存储介质
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