【摘 要】
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针对林区环境中现有的交通监控系统目标检测算法在雾、雨、雪等恶劣天气条件下车牌定位困难、精度低和检测速度慢等问题，提出了一种新的车牌检测方法。该方法以YOLOv5（you only look once v5）为基础模型，采用K-means++的方法对实例标签信息进行聚类分析获取新的初始化锚框尺寸，在特征提取网络中融入CBAM（convolutional block attention module）
【基金项目】
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国家自然科学基金（51968065）； 云南省教育厅科学研究基金项目（111722038）资助项目；
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针对林区环境中现有的交通监控系统目标检测算法在雾、雨、雪等恶劣天气条件下车牌定位困难、精度低和检测速度慢等问题，提出了一种新的车牌检测方法。该方法以YOLOv5（you only look once v5）为基础模型，采用K-means++的方法对实例标签信息进行聚类分析获取新的初始化锚框尺寸，在特征提取网络中融入CBAM（convolutional block attention module）注意力机制提取到检测目标更多的特征信息，选取了CIoU作为损失函数提高检测框定位精度。在预处理方面，模拟摄像头在采集图像时可能产生的干扰，使用OpenCV-Python编写脚本对图像进行处理，增加算法在林区复杂环境下检测的鲁棒性。实验分析表明，该方法的均值平均精度@0.5（mean average precision@0.5,mAP@0.5）达99.5%、均值平均精度@0.5∶0.95（mAP@0.5∶0.95）达86.7%、检测速度达128帧/s、模型大小仅14 M,与YOLOv5以及其他主流目标检测算法相比有更好的准确性、实时性和广泛可部署性。
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