基于中心点检测的车流统计方法研究
邢静1
彭天亮2
1.西安培华学院 西安 7101252.江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室 南昌 330099;南昌工程学院 南昌 330099
摘要：由于尺度变化、角度变化及遮挡问题,对图像中的车流数量进行估计具有较大的挑战.随着深度学习的发展,利用基于多列或多网络的神经网络模型来提取尺度相关的特征,以提升密度估计的精度,但是,这些模型在进行优化训练时较为复杂,且需要消耗巨大的计算资源.鉴于此,论文提出一种通过基于中心点检测的卷积操作,来提取车辆相关的特征信息,根据检测到的结果和标注数据构建Focal Loss,从而实现对高密度车流的估计.实验表明,该模型具有较高的精度和较好的鲁棒性.
关键词：中心点检测卷积神经网络车流密度估计车流统计
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：陕西省教育厅专项科研项目(19JK0637)国家自然科学基金(61701215)
论文发表日期：2020-06-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 1350-1353 )
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