一种无人机视角下的轻量级交通车辆检测方法技术

本发明专利技术公开一种无人机视角下的轻量级交通车辆检测方法，涉及目标检测技术领域，该方法以YOLOv11算法为基础，通过以下方面实现对车辆检测性能的提升，包括：在保持三尺度检测架构的基础上，新增针对小目标的高分辨率检测层，保留更多细节特征；采用共享轻量检测头，减少网络参数量和计算量；在骨干和颈部网络中使用小波变换替代传统卷积，利用低频和高频分量提取多尺度特征；在C3K2模块中嵌入RDS模块，实现高层特征感知范围扩展与深浅层特征融合；在目标框筛选阶段，采用Soft‑NMS算法替代NMS，通过软化抑制策略保留重叠框中的高置信度预测，避免小目标因硬阈值过滤漏检。本发明专利技术应用于无人机视角下的车辆检测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及目标检测，具体的说是一种无人机视角下的轻量级交通车辆检测方法。

技术介绍

1、近年来，随着机动车数量的快速增长，交通拥堵问题加剧。传统以人力为主的交通管理模式在实时监控、响应速度和数据处理能力方面存在显著不足，难以应对现代城市发展的需求。城市交通系统的效率与安全性对于可持续发展至关重要，但人口与车辆的激增使传统管理手段难以应对愈加复杂的交通状况。智能交通系统(its)通过车路协同技术，实现车辆与交通设施之间的信息交互，提升了交通管理效率。在智能交通系统中，无人机视角的车辆检测与跟踪技术因其灵活性和高效性，已成为重要的研究方向。与传统固定摄像头由于覆盖范围有限、且部署成本较高不同，无人机凭借其高机动性和广域覆盖能力，成为广域交通监控中高效的技术选择。通过对无人机影像中车辆位置的精确定位与快速识别，结合实时信息回传，智能交通系统不仅能够有效缓解交通拥堵，还能通过数据分析降低事故发生率。此外，无人机显示出其重要的目标检测潜力，其广泛应用于军事、民用和商业领域。与传统方法相比，结合高分辨率传感器与深度学习算法的无人机技术显著提高了检测效率，并实现了更本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种无人机视角下的轻量级交通车辆检测方法，其特征在于，该方法以YOLOv11算法为基础，通过多分辨率检测架构设计、多尺度特征提取优化、可扩展感受野嵌入和软阈值后处理策略四个方面实现对低空无人机目标检测性能的综合提升，具体包括：

2.根据权利要求1所述的一种无人机视角下的轻量级交通车辆检测方法，其特征在于，执行(A)，新增的针对小目标的高分辨率检测层具体执行如下操作：

3.根据权利要求2所述的一种无人机视角下的轻量级交通车辆检测方法，其特征在于，执行(A)，共享轻量检测头SLD通过以下操作实现对检测性能和效率的双重优化：

4.根据权利要求3所述的一种...

【技术特征摘要】

1.一种无人机视角下的轻量级交通车辆检测方法，其特征在于，该方法以yolov11算法为基础，通过多分辨率检测架构设计、多尺度特征提取优化、可扩展感受野嵌入和软阈值后处理策略四个方面实现对低空无人机目标检测性能的综合提升，具体包括：

2.根据权利要求1所述的一种无人机视角下的轻量级交通车辆检测方法，其特征在于，执行(a)，新增的针对小目标的高分辨率检测层具体执行如下操作：

3.根据权利要求2所述的一种无人机视角下的轻量级交通车辆检测方法，其特征在于，执行(a)，共享轻量检测头sld通过以下操作实现对检测性能和效率的双重优化：

4.根据权利要求3所述的一种无人机视角下的轻量级交...

【专利技术属性】
技术研发人员：王燕波，刘超，韩江涛，翟海涛，余家富，王强，魏克磊，
申请(专利权)人：浪潮智慧城市科技有限公司，
类型：发明
国别省市：