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[学位论文] 作者：冒国韬,
来源：重庆交通大学 年份：2023
随着人工智能技术的迅速发展,基于深度学习的目标检测方法被广泛的应用于自动驾驶领域,为自动驾驶汽车提供了良好的安全保障,车辆作为城市道路中最为常见的交通目标,是自动驾驶汽车需要重点感知的对象。然而,随着城市道路交通的日益复杂,通用场景的车辆检测方法......
[期刊论文] 作者：邓天民,万桥,冒国韬,谭思奇,
来源：科学技术与工程 年份：2021
近年来,随着中国高铁的快速发展,给公路客运产生了巨大的冲击。为了提高公路客运企业竞争力,结合中长旅客出行需求和发展态势,笔者从旅客特性、出行特征、运输方式特性等角度,分析了旅客出行行为偏好影响因素,构建了基于非集计的多元Logistic旅客选择方式回归模......
[期刊论文] 作者：邓天民,冒国韬,周臻浩,段志坚,,
来源：计算机应用 年份：2021
针对现有道路车辆检测识别算法中存在的检测精度不高、实时性差以及小目标车辆漏检等问题,提出一种基于密集连接卷积神经网络的道路车辆检测与识别算法。基于YOLOv4(You Only Look Once v4)网络框架,通过采用密集连接的深度残差网络结构,加强特征提取阶段的特征......
[期刊论文] 作者：于楠晶, 范晓飚, 邓天民, 冒国韬,
来源：浙江大学学报(工学版 年份：2022
针对内河港口背景复杂、类间尺度差异大和小目标实例多的特点，提出基于多头自注意力机制（MHSA）和YOLO网络的船舶目标检测算法（MHSA-YOLO）.在特征提取过程中，基于MHSA设计并行的自注意力残差模块（PARM），以弱化复杂背景信息干扰并强化船舶目标特征信息；在特征融合过程中，开发......
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