计算机应用研究

作者：熊李艳,涂所成,黄晓辉,余俊英,谢云驰,黄卫春,

单位：1.华东交通大学a.信息工程学院;b.网络信息中心,南昌330013；2.江西省交通厅交通监控指挥中心,南昌330036；

关键词：车辆检测,MobileVit,轻量化,图像增强,

基金：江西省交通厅科技资助项目(2021X0011,2022X0040)；国家自然科学基金资助项目(62067002,61967006,62062033)；江西省自然科学基金资助项目(20212BAB202008)；江西省教育厅资助项目(GJJ190317)；；

针对车辆检测模型参数量大，以及对小目标和遮挡目标漏检问题，提出了一种基于MobileVit轻量化网络的车辆检测算法。首先，在数据预处理阶段使用GridMask图像增强方法，提升模型对遮挡车辆目标的检测性能；其次，使用基于MobileVit网络作为模型的主干特征提取网络，充分提取特征信息且使得模型轻量化；最后，在预测层网络中，使用基于PANet实现多尺度的车辆检测，提升模型对小目标车辆的检测能力。实验结果表明，该模型的平均检测精度达98.24%，检测速度达每张图片0.058 s，模型大小为136 MB，与对比算法相比综合性能更好。

来源：2022年第8期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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