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申请/专利权人：河南工业大学
摘要：本发明公开了一种面向交通监控的车辆检测方法研究，涉及深度学习和目标检测技术领域。所述方法包括如下步骤：设计一种高效深度可分离卷积EDSConv模块，对YOLOv8n中的C2f结构进行重构，增强有效通道的特征权值，提高模型多尺度细节特征的挖掘能力；添加小目标检测头，提高模型的查全率和准确率；使用WIOU优化原网络的损失函数，提升模型边界框回归性能和收敛速度。改进方法在复杂多样的场景下能够有效提高车辆的检测精度和漏检率、减少模型参数量，满足边缘计算设备的需求，具有实际的应用价值。
主权项：1.一种面向交通监控的车辆检测方法研究，其特征在于包括如下步骤：S1：对所选数据集进行二次处理；S2：设计一种高效深度可分离卷积模块EDSConv，重构YOLOv8n中的C2f模块；S3：引入小目标检测层，进一步提高模型检测的查全率和准确率；S4：采用WIOU优化损失函数进一步加速网络模型的回归精度和收敛速度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南工业大学 面向交通监控的车辆检测方法研究
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