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摘要
本发明公开了一种基于深度学习的公路交通事件检测方法,包括以下步骤：获取道路交通车辆样本数据集；对样本数据集进行处理,并进行划分得到训练集与验证集；在原始YOLOv5模型加入注意力模块CBAM,使用α-CIOULoss替换原有CIOULoss,得到改进的YOLOv5-Improved模型检测算法；将处理后的样本数据集输入到YOLOv5-Improved模型得到训练后的.pt权重文件；利用权重文件对视频测试集进行检测,得到目标车辆结果信息,并将其输入到Deepsort目标跟踪检测算法中进行跟踪,得到车辆的具体坐标信息以及车辆ID；将其输入到预先写好的逻辑算法中判断其是否为停车、拥堵事件。本发明采用上述基于深度学习的公路交通事件检测方法,能够解决现有的目标检测方法实时性和检测精度较差的问题。
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