[发明专利]基于改进YOLOv5与DeepSORT的小模型交通流检测方法、装置及系统在审
| 申请号： | 202310796978.2 | 申请日： | 2023-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN116797979A | 公开（公告）日： | 2023-09-22 |
| 发明（设计）人： | 沈瑜;梁煜东;宋婧;许佳文;刘广辉;严源 | 申请（专利权）人： | 兰州交通大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06N3/0464;G06N3/08;G06V10/82;G06T7/277;G06V10/774;G06V10/22;G06V10/764 |
| 代理公司： | 北京金宏来专利代理事务所(特殊普通合伙) 11641 | 代理人： | 陆华 |
| 地址： | 730070 甘肃*** | 国省代码： | 甘肃;62 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本申请涉及交通流检测模技术领域，具体涉及基于改进YOLOv5与DeepSORT的小模型交通流检测方法、装置及系统。本方法包括：获取包含交通场景的数据信息，交通场景的数据信息用于对目标的检测与跟踪；基于改进的YOLOv5对包含交通场景的数据信息做目标检测模型训练；基于改进的DeepSORT对目标检测模型检测的交通场景的目标做目标跟踪模型训练车辆重识别数据集进行不同车辆的重识别训练；基于改进的YOLOv5的目标检测模型和基于改进的DeepSORT的目标跟踪模型对输入的交通场景目标检测和跟踪；获取所述交通场景的交通信息，并对交通场景的交通信息可视化展示。本方法能够增加大大减少改进后检测器模型的总参数量，增加了并维持模型的检测精度在可控范围内。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 yolov5 deepsort 模型 通流 检测 方法 装置 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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