公开(公告)号：CN119649316A

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202411616286.6

申请日：2024-11-13

Applicant: 长安大学

Inventor： 程鑫 ,  周经美 ,  周洲 ,  李绍骞 ,  张立成 ,  郝茹茹 ,  尚旭明 ,  王润民 ,  闵海根 ,  赵祥模

IPC: G06V20/54 ,  G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供了一种YOLOv7‑tiny轻量级车辆目标检测方法及系统，涉及计算机视觉和深度学习技术领域，方法包括：构建路侧车辆数据集；对路侧车辆数据集进行图像滤波、图像增强和数据集划分；构建改进的初始车辆目标检测模型；初始车辆目标检测模型是基于YOLOv7‑tiny网络进行设计的；应用剪枝策略对初始车辆目标检测模型进行轻量化处理，得到轻量级车辆检测模型；将划分好的数据集输入至轻量级车辆检测模型中进行训练、测试和验证，得到最终车辆目标检测模型；将待检测图像输入至最终车辆目标检测模型中，得到检测结果。本发明通过对YOLOv7‑tiny的多方面改进，显著提升了车辆目标检测的性能和效率，并且通过轻量化的模型设计，降低了计算的复杂度，适合部署在资源受限的环境中。

公开(公告)号：CN114648549A

公开(公告)日：2022-06-21

申请号：CN202210207116.7

申请日：2022-03-04

Applicant: 长安大学

Inventor： 赵祥模 ,  周经美 ,  李绍骞

IPC: G06T7/194 ,  G06T7/136 ,  G06T7/80 ,  G06K9/62 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明提供了一种融合视觉和激光雷达的交通场景目标检测及定位方法，采用激光雷达点云的方式对交通场景中的车辆进行检测，采用点云和视觉融合的方式对交通场景中交通标志进行检测并定位。即本发明给出了一种通过视觉与激光雷达点云结合，利用车辆偏航角计算目标真实交通场景定位信息的方法。本发明对不同点云分割方式的实验结果对比，发现传统方式的局限性无法满足当下的应用场景，同时PointNet网络忽略了局部特征的重要性，所以选择同时兼顾全局特征和局部特征的PointNet++网络。此网络通过sampling和grouping整合局部邻域，利用先降采样再上采样的结构，使用skip connection将对应层的全局特征和局部特征拼接，并且该方法0.51％的错误率和91.9％的准确率也都优于其他方式。