【摘 要】
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现代社会,汽车越来越普及,交通管理部门的压力也越来越大。汽车数量的逐年增多,不仅造成了严重的交通拥堵问题,而且交通事故频发,这为交通管理人员带来了巨大挑战。传统的交通管理中定位识别目标车辆一般仅通过识别车牌号码这一车辆属性进行,虽然能基本满足日常的管理需求,但是一旦遇到假牌、套牌或者故意遮挡、损毁车牌号码的情况,那么车牌号码识别将无法发挥实际作用。此时,通过识别出车辆的其他属性,比如车辆的品牌、车
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现代社会,汽车越来越普及,交通管理部门的压力也越来越大。汽车数量的逐年增多,不仅造成了严重的交通拥堵问题,而且交通事故频发,这为交通管理人员带来了巨大挑战。传统的交通管理中定位识别目标车辆一般仅通过识别车牌号码这一车辆属性进行,虽然能基本满足日常的管理需求,但是一旦遇到假牌、套牌或者故意遮挡、损毁车牌号码的情况,那么车牌号码识别将无法发挥实际作用。此时,通过识别出车辆的其他属性,比如车辆的品牌、车型或车辆颜色等属性,便可以辅助车牌号码识别,弥补其识别中的弊端。因此,为了解决以上问题,本文主要的研究内容如下:（1）提出了一种基于改进YOLOv5的车辆多属性识别方法。为了提高网络提取目标特征的能力,本文在原始YOLOv5算法的基础上进行改进,在网络中不同的位置分别引入了SE和CBAM两种注意力机制模块。实验结果表明,加入的两种注意力机制模块都可以提高模型的识别准确率,其中CBAM-YOLOv5（位置1、2、3）算法识别准确率最高,模型的平均识别准确率达到93.20%,比原始的YOLOv5算法训练出的模型平均准确率提高了2.9%,平均检测速度达到62FPS,能够满足视频实时性的要求。（2）提出了一种基于改进Faster R-CNN的车辆多属性识别方法。为了对比SE和CBAM两种注意力机制模块在One-stage和Two-stage两类目标检测方法上的表现效果,同样在Faster R-CNN网络中不同的位置分别引入了这两种注意力机制模块。实验结果表明,无论是在One-stage还是Two-stage的目标检测算法中引入注意力机制模块,都可以提高模型的识别准确率。并且整体上引入CBAM的算法比引入SE的算法模型识别准确率更高,CBAM-YOLOv5（位置1、2、3）算法比CBAM Faster R-CNN（Block5）算法在车辆属性上的平均识别准确率高0.67%,检测速度快11FPS。（3）综上所述,本文基于改进YOLOv5的车辆多属性识别方法,能够以较高的识别准确率和较快的检测速度识别出车辆的多种属性,具有一定的应用价值。
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