ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
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ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
【摘要】目前物流及运输行业大力发展，道路环境愈发复杂，对道路车辆的精准检测一直是智能交通系统中亟需完成的任务。本文结合迁移学习，在目标检测算法 YOLOX 的基础上，对网络进行预训练，并选取青岛部分道路场景自制数据集，在网络模型中添加双通道注意力机制 C B A M，加强该算法的特征提取能力；同时为了优化傍晚较暗的数据集，进行 Gamma 变换强化数据集来避免数据集的信息丢失。最后进行实验验证，发现改进的 YOLOX 算法相较之前的算法有明显提高，相比于原 YOLOX 算法，在精确率上提高了 1.63%，平均精度上提高了 1.64%，检测识别能力得到提升。
