基于TOI-Net的高精度货车超载智能判别方法

作     者：梁健 康杰虎 赵宗扬 吴斌 王雪森 Liang Jian;Kang Jiehu;Zhao Zongyang;Wu Bin;Wang Xuesen

作者机构：天津大学精密测量技术与仪器国家重点实验室天津300072 天津市政工程设计研究总院有限公司上海300051 

基　　金：天津市交通运输科技发展计划项目(2022-09) 国家自然科学基金(52375545,62371339)项目资助 

出 版 物：《仪器仪表学报》 (Chinese Journal of Scientific Instrument)

年 卷 期：2024年第45卷第5期

页      码：319-328页

摘      要：针对货车超载运输为道路安全带来巨大威胁,而目前主流的货车超载判别方法存在判别效率低、监管范围小、检测成本高的问题,提出了一种基于TOI-Net的高精度货车超载智能判别方法。首先,设计了针对于超载判别任务的货车行驶轨迹图像生成方法,可将多维度货车行驶轨迹时空数据转化为货车行驶轨迹图像,在降低数据复杂性的同时实现了特征的聚合;然后,设计了一个高精度货车超载智能判别模型TOI-Net,其由RepVGG模块和位置注意力模块组成,能够充分挖掘货车行驶轨迹数据中的超载信息特征,高效完成超载判别任务。在货车超载数据集上的实验结果表明,所提方法的超载判别准确率为96.1%,且性能指标均高于主流识别网络,实现了对于货车超载行为的精确、快速和全面的判别。

主 题 词：智能交通 人工智能 货车超载判别 卷积神经网络 注意力机制 

学科分类：080704[080704] 08[工学] 082303[082303] 0807[工学-电子信息类] 082302[082302] 0823[工学-农业工程类] 

核心收录：

D　O　I：10.19650/j.cnki.cjsi.J2312227

馆 藏 号：203138936...