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基于YOLO算法的智能交通调度方法的研究
| 论文题名： | 基于YOLO算法的智能交通调度方法的研究 |
| 关键词： | 智能交通信号灯;YOLO算法;目标检测;公路场景 |
| 摘要： | 随着世界范围内汽车工业的快速发展和现代网络技术的不断完善，交通管理向着智能化方向发展。在此背景下，为了提高道路交通的通行效率，本文研究了基于YOLO算法的目标检测技术的智能交通信号灯系统，以完善智能交通管理系统的组成部分—交通信号灯管理。主要研究内容如下： 通过对常用的经典目标检测算法和基于深度学习的目标检测算法的对比分析，得出本文用于改进的目标检测算法—YOLOV3算法。针对该算法在车辆检测中的不足（即对小目标检测的效果不佳），本文在两个方面对该算法进行了改进： 首先是在YOLOV3算法的网络结构中第二块残差模块和第三块残差模块之间新增一个用于小目标检测的残差模块，从而提升小目标检测的精确率。接着对改进后的网络结构增加辅助网络来扩展整个网络，从而提高了整个网络的检测精度，并相应增加了压缩和激励SE模块，将辅助网络和骨干网络连接起来，最终提高了目标特征的学习，其检测效率也相应提高。然后对改进后的YOLOV3算法进行比较，得出改进后的YOLOV3算法在准确率和召回率方面具均有不同程度优势的结论。 然后，研究和讨论改进后的YOLOV3算法在智能目标检测模型中的应用，并研究和讨论基于改进后的YOLOV3算法的智能目标检测模型在智能交通信号灯系统中的可行性和实用性。首先，本文基于改进后的YOLOV3算法对智能目标检测模型进行设计，再基于该智能目标检测模型提出智能交通信号灯系统架构，设计了一种适用于公路场景的智能交通信号灯系统。最终，通过模拟与仿真，验证智能交通信号灯系统在具体场景中应用的可行性和实用性，得出该智能交通信号灯系统可以显著降低交通拥堵，提升道路使用率，进而提升整体道路交通的通行效率的结论。 |
| 作者： | 魏君豪 |
| 专业： | 电子与通信工程 |
| 导师： | 张功国 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 重庆邮电大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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