摘要

随着大型车辆右转必停的新交规逐步实施,针对现有的监管方式存在效率较低的问题,提出了一种大型车辆右转停车检测方法。首先,对YOLOv7-tiny检测模型进行改进,在ELAN模块中引入注意力机制,以提升大型车辆的检测性能。接着,设计了一种新的大型车辆右转车道定位方法,通过自适应探测车道,提高了其在不同监控视角下的定位准确性。最后,对大型车辆的运动轨迹进行序列数据转换,并采用结合加权平均的中值滤波算法,有效降低了原始数据的噪声。同时,在滑动窗口损失函数中引入权重因子,进一步提升了检测方法的鲁棒性。实验结果表明,改进后的大型车辆检测模型在自制数据集和公开数据集上均取得了性能提升,大型车辆右转车道定位方法具有更强的泛化能力,并且检测到的停车时间覆盖率达到了97.4%。