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基于改进Yolo算法的夜视交通目标识别和智能路灯系统研究
| 论文题名： | 基于改进Yolo算法的夜视交通目标识别和智能路灯系统研究 |
| 关键词： | 智能路灯系统;夜视交通目标识别;改进Yolo算法 |
| 摘要： | 为解决城市道路照明系统智能化管理水平不高、节能效果较差的问题，改善路灯的传统控制方式，满足能耗低、管理方便、维护快捷的目标要求，本文分析了传统算法在夜间道路交通目标识别效果存在的不足，提出了一种基于Yolo v4的CGC-Yolo v4改进算法，并设计了基于该算法的智能路灯系统。 本文的主要研究内容如下: (1)分析了目标识别算法Yolo v4的优缺点，针对夜间道路交通目标，提出了基于Yolo v4的改进算法CGC-Yolo v4。 (2)搭建了夜间道路交通目标数据集，并利用改进的CGC-Yolo v4算法和传统Yolo算法进行了训练、性能分析和实测对比。 (3)设计了基于CGC-Yolo v4算法的智能路灯夜间道路交通目标的识别系统，以STM32为主控制器、FPGA为从控制器，STM32通过SPI与FPGA通信实现路灯的本地控制。同时为智能路灯系统设计通信模块、定位模块和监控平台，实现本地与云端的控制和定位。 通过算法仿真和实验分析表明，CGC-Yolo v4改进算法具有夜间道路交通目标识别性能好、算法轻量化、识别速度快、权重文件小等特点，满足快速、准确的夜间交通目标识别的需要;智能路灯夜间道路交通目标的识别系统能够达到快速准确识别夜间交通目标、智能亮灯、节能降本和降低碳排放的智能化目标要求。 |
| 作者： | 徐圆圆 |
| 专业： | 控制科学与工程 |
| 导师： | 姚善化 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 安徽理工大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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