基于金字塔多尺度融合的交通标志检测算法

为了解决传统交通标志检测算法针对小目标交通标志检测时存在误检与漏检的问题,提出了一个基于金字塔多尺度融合的交通标志检测算法;为了提高算法对交通标志的特征提取能力,引入ResNet残差结构搭建算法的主干网络,并增加网络浅层卷积层数,以提取较小尺度交通标志目标更准确的语义信息;基于特征金字塔结构的思想,在检测结构中引入4个不同预测尺度,增强深层和浅层特征融合;为了进一步提高算法检测精度,引入GIoU损失函数定位交通标志的锚点框,利用k-means算法对交通标志标签信息进行聚类分析并生成更精准的先验框;为了验证算法的泛化性与解决试验所用数据集TT100K的类间不平衡问题,增强与扩充了数据集。试验结果表明：本文算法的精确率、召回率与平均精度均值分别达到了86.7%、89.4%与87.9%,与传统目标检测算法相比有显著提高;多尺度融合检测机制、GIoU损失函数与k-means的引入能够不同程度提高算法的检测性能,使算法检测精确率分别提升4.7%、1.8%与1.2%;提出算法针对不同尺度交通标志检测时均有更优越的性能表现,在TT100K数据集中的(0,32]、(32,96]与(96,400]尺度下...     

山碴石路基填筑压实试验研究

以皖北地区山碴石为对象，结合实际工程对山碴石路基压实施工工艺进行研究。通过室内重型击实试验，得到山碴石的最佳含水率为6.1%，并据此进行山碴石路基试验段的铺筑碾压试验。应用压实沉降差法得到的路基各检测点碾压前后的沉降差值，根据沉降差检测评定方法，检测点的不合格率不大于5%，表明山碴石路堤通过改善施工工艺，其压实度能满足技术要求。     

基于PReNet和YOLOv4融合的雨天交通目标检测网络

为提高恶劣雨天交通环境下车辆目标检测精度,提出一种基于PReNet和YOLOv4融合的深度学习网络DTOD-PReYOLOv4,融合了改进的图像复原子网D-PReNet和改进的目标检测子网TOD-YOLOv4;将多尺度膨胀卷积融合模块和添加了挤压激励块的注意机制残差模块引入PReNet,获得的D-PReNet可更有效提取雨纹特征;使用轻量化的CSPDarknet26代替YOLOv4骨干模块CSPDarknet53,为YOLOv4的颈部路径聚合网络模块添加复合残差块,同时采用k-means++算法取代原始网络聚类算法,获得的TOD-YOLOv4可在改善交通小目标检测精度的同时进一步提高检测效率;基于构建的雨天交通场景车辆目标数据集VOD-RTE对DTOD-PReYOLOv4进行了验证。研究结果表明：与当前YOLO系列主流网络相比,提出的DTOD-PReYOLOv4对原浅层ResBlock＿body1叠加残差块,可以更好地提取分辨率较小的特征;对原深层ResBlock＿body3、ResBlock＿body4和ResBlock＿body5进行裁剪,获得ResBlock＿body3×2、Re...