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申请/专利权人：郑州轻工业大学
摘要：本发明公开了一种二轮电动车交通违规行为检测方法及系统，旨在解决现有电动车交通违规行为检测准确度及可靠性低的技术问题。其基于目标检测改进模型，该目标检测改进模型包括Focus模块，通过将卷积和批量归一化操作融合，可有效减少计算量、提高特征提取效率及提升模型鲁棒性。且目标检测改进模型使用MPDIoU损失函数，通过考虑重叠区域、中心点距离、纵横比等因素，可更为全面地评估目标检测的准确性。此外，通过引入ECA注意力机制，从而增强目标检测改进模型神经网络对通道信息的利用能力，提高模型运行性能，使得模型在检测任务中表现出良好的泛化能力。
主权项：1.一种二轮电动车交通违规行为检测方法，其特征在于，包括如下步骤：（1）构建二轮电动车违章行为图像的数据集，并向相应的图像中添加对应的环境干扰因素；（2）对所构建的二轮电动车违章行为图像的数据集按照违规行为进行数据标注，并按照一定比例将数据集划分为训练集和验证集；（3）建立包括输入端、Backbone网络、Neck网络、Head网络以及输出端的YOLOv5目标检测改进模型；所述输入端对所述数据集进行Mosaic数据增强及自适应缩放，并对应调整锚框尺寸、比例及数量；所述Backbone网络包括Focus模块、C3模块、SPPF模块以及设于SPPF模块相邻上层的ECA模块；所述Head网络使用MPDIOU损失函数参与模型训练；（4）采用深度学习框架依据所述训练集和验证集分别对所述YOLOv5目标检测改进模型进行模型训练和模型测试；（5）根据所述YOLOv5目标检测改进模型的输出，对待判定材料进行电动车违规类型的分类判定，截取出待判定材料中的违规车辆，并对应识别违规车辆车牌号；（6）对应违规电动车识别车辆车牌号后，采用数据库存储车辆违规类别和对应的车主通讯方式，并且将违规判定图像上传至云端系统；并实时发送违规信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 郑州轻工业大学 二轮电动车交通违规行为检测方法及系统
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