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公开(公告)号:CN113344115A
公开(公告)日:2021-09-03
申请号:CN202110716583.8
申请日:2021-06-25
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量级模型的目标检测方法,首先,采用Depth‑Wise卷积组合而成的G‑Module构建整个模型的主干网络,并在主干网络中加入注意力机制对每个通道进行加权操作,增强关键特征,去除冗余特征,从而加强特征网络对目标物体和背景的辨别能力;其次,利用Batch Normalization层中缩放因子gamma的大小将不重要的通道进行删减,达到压缩模型大小,提升运算速度的效果;最后,基于NVIDIA的TensorRT框架进行了模型转化和半精度加速,将加速后的模型成功部署到嵌入式平台Jeston Nano上,实现高精度下实时检测的要求。
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公开(公告)号:CN111310878A
公开(公告)日:2020-06-19
申请号:CN202010406285.4
申请日:2020-05-14
Applicant: 南京邮电大学 , 安徽晶奇网络科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于射频识别和目标检测的货车超载检测方法,在货车出产时,将目标车辆的限重信息存储于该车的RFID标签中,在高速公路收费站处安装重量传感器,然后获取收费站摄像头采集的实时视频并进行视频预处理,根据高斯混合模型的背景相减法获取目标车辆区域,建立采集的数据集,采用数据扩充策略丰富数据集,然后利用AlexNet对得到的目标区域进行分类,筛去其他车型,留下货车车型,最后利用RFID阅读器读取货车RFID标签里的限重信息与重量传感器获得的实际重量进行比对,检测是否超载,方便工作人员有效、便捷地控制货车超载,以防止超载带来的不必要的损失。
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