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发明

一种基于改进YOLOv5与DeepSORT的交通事件检测方法、装置及存储介质2026

2024-06-01 07:56:26 发布于四川 2
  • 申请专利号：CN202410098471.4
  • 公开（公告）日：2026-11-13
  • 公开（公告）号：CN118097494A
  • 申请人：东南大学
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOv5与DeepSORT的交通事件检测方法、装置及存储介质，所述方法包括：获取实际道路交通路况视频数据，并制作数据集；基于引入CAFM模块的改进YOLOv5模型对训练集和验证集进行目标检测模型训练；将得到的权重文件输入到改进的YOLOv5模型中，对测试集进行检测，提取车辆信息；将提取的车辆信息输入到嵌入了车辆类别融合模块的改进DeepSORT算法中，进行车辆跟踪；并引入增益值进行车辆逆行和违停判断。该方法能优化小尺寸目标检测效果，提升车辆分类和交通事件检测的准确率。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 118097494 A (43)申请公布日 2024.05.28 (21)申请号 202410098471.4 G06N 3/08 (2023.01) (22)申请日 2024.01.24 (71)申请人 东南大学 地址 210000 江苏省南京市玄武区四牌楼2 号 (72)发明人 王昊　熊逸鸣　董长印　李兆亮　 陈妍陆　 (74)专利代理机构 南京经纬专利商标代理有限 公司 32200 专利代理师 罗运红 (51)Int.Cl. G06V 20/40 (2022.01) G06V 20/54 (2022.01) G06V 10/82 (2022.01) G06N 3/0464 (2023.01) 权利要求书3页 说明书6页 附图2页 (54)发明名称 一种基于改进YOLOv5与DeepSORT的交通事 件检测方法、装置及存储介质 (57)摘要 本发明公开了一种基于改进YOLOv5 与 DeepSORT的交通事件检测方法、装置及存储介 质，所述方法包括：获取实际道路交通路况视频 数据，并制作数据集；基于引入CAFM模块的改进 YOLOv5模型对训练集和验证集进行目标检测模 型训练；将得到的权重文件输入到改进的YOLOv5 模型中，对测试集进行检测，提取车辆信息；将提 取的车辆信息输入到嵌入了车辆类别融合模块

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