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设置可变车道可以提高现有道路资源的利用率,在一定程度上缓解交通拥堵问题。 然而目前的可变车道多是定时或人工切换,对交通流量的引导不够及时准确。 利用车辆检测自动识别各个方向车道的车流密度,可以为可变车道的智能引导提供决策依据。 通用的目标检测算法对特定场景缺乏针对性,存在优化空间。 对智能交通引导应用场景中的车辆检测任务进行了分析,通过充分利用结构化场景的先验信息,对两阶段目标检测框架中的候选区域生成算法进行重新设计,提出了基于车道线检测直接生成候选区域的算法,提高了车辆检测的效率和准确率。 针对该场景下常出现的车辆遮挡问题,采用一种高斯加权的非极大值抑制算法有效降低车辆的漏检率。 在实际的交通引导场景数据集上验证了算法的有效性。

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《面向智能交通引导的车辆检测算法改进》

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文件号：059896

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