面向高速公路的公里桩检测及误检改进 |
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引用本文: | 吴镇涛,罗文婷,李林,秦勇,陈文婷,温王鹏,胡喜生.面向高速公路的公里桩检测及误检改进[J].交通科技与经济,2023(1):50-56. |
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作者姓名: | 吴镇涛 罗文婷 李林 秦勇 陈文婷 温王鹏 胡喜生 |
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作者单位: | 1. 福建农林大学交通与土木工程学院;2. 南京工业大学交通运输工程学院;3. 北京交通大学轨道交通安全与控制国家重点实验室 |
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基金项目: | 国家重点研发计划项目(2021YFB3202901); |
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摘 要: | 公里桩是高速公路的位置信息载体,自动检测公里桩是实现高速公路路面信息定位的前提。针对高速公路公里桩自动检测中存在的问题,通过车载道路巡检设备采集公里桩数据信息,训练公里桩检测模型。结合Hu不变矩法和公里桩独特的图像特征,提出基于二维图像的公里桩自动检测及误检改进方法,为交通标志的日常巡检作业提供新思路。以测试段高速公路为例进行研究,结果表明:YOLOv5s检测模型对公里桩的召回率达到100%,准确率为52.7%,运用Hu不变矩法对检测结果进行误检排除,召回率降低5.6%,准确率提升35.7%,检测速度和精度能够满足实际巡检需求,并可为其他目标物检测定位提供帮助。
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关 键 词: | 道路巡检 公里桩检测 深度学习 二值化处理 轮廓提取 Hu不变矩 |
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