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1张平 岳粹楠 贺艺斌 王龑龙 710018） （长安大学汽车学院，西安 DETR 【摘要】为解决小目标行人检测精度低的问题，基于 算法提出面向复杂场景的行人检测模型。在特征提取环节SENET IRPE） 引入 注意力机制，强化通道判别能力；结合图像相对位置编码（ 与绝对位置编码，提升模型对全局上下文与局部97.2% ， 1.7% 细节的感知能力。经自建数据集训练，试验结果表明：所提出方案的行人识别准确率达 误检率和漏检率仅为 和1.1%...
1. 430081；2. 430200）博世华域转向系统（武汉）有限公司，武汉 （ 武汉科技大学汽车与交通工程学院，武汉1 【摘要】针对现有路面不平特征识别类型单一、对远小目标及低照度场景适应性差等问题，提出一种基于改进YOLOV10 SPPF） Cpa-enhancer的检测算法。利用焦点调制网络替换快速空间金字塔池化（ 模块，提升小目标检测精度；引入 MAP@架构增强低照度环境检测效果；采用形状交并比损失函数优化定位精度。经自建数据集试验结果表明：改进模型的 0.5 3.08% ， 7
1986 《汽车工艺与材料》于 年创刊，是由中国第一汽车集团有限公司主办的国内外公开发行的汽车材料与制造技术类月刊，目前已 RCCSE B+） 入选《中文核心期刊要目总览》（第二版）、 中国准核心学术期刊（ 、中国核心期刊（遴选）数据库、中国学术期刊综合评价数据 Europub） ICI Journals Master List） EBSCO International J-gate库、欧洲学术出版中心数据库（ 、哥白尼精选期刊数据库（ 、 数据库、...
BEV） 【摘要】为了提升自动驾驶多摄像头视觉感知中鸟瞰视角（ 三维目标检测的精度与鲁棒性，提出一种基于改进Bevformer BEV 的多视角图像目标检测方法。在图像特征层引入透视区域级辅助监督，通过 标注图像视角下的投影约束， BEV 引导骨干网络学习三维空间定位的局部细粒度特征；在 表征层构建实例级一致性约束，基于对比学习机制显式约束同BEV nuscenes一物理目标在不同视角条件下的 特征一致性，缓解视图变换引发的实例级特征漂移。基于...
2图 3对典型场景进行量化性能分析，如表 所示，本文MAP 方法在城市峡谷、阴雨天及夜晚场景下的 较Bevformer 2 均提升约 百分点，遮挡、远距与低照度关7%~8%，键目标的定位误差降低 说明本文方法能够有效提升复杂驾驶场景下的检测精度与定位稳定性。 表3 典型场景量化性能对比5 结束语 Bevformer 本文以 为基础，针对多视角三维目标检测中特征判别性弱、跨视图表征不一致的问题，构建了包含透视区域级辅助监督与实例级一致性约束的双层BEV 监督增强框架，从图像特征层与...
《汽车技术》杂志是中国第一汽车集团有限公司主办的国内外公开发行的汽车前瞻与应用技术类月刊，为我国 CSCD） 高质量科技期刊分级目录入选期刊、中国科学引文数据库（ 来源期刊、中文核心期刊、中国科技核心期刊、RCCSE A） Scopus AJ） 中国核心学术期刊（ 、 数据库收录期刊、俄罗斯《文摘杂志》（ 收录期刊、日本科学技术振兴机构 EBSCO Europub） 数据库入选期刊、 学术数据库收录期刊、欧洲学术出版中心（...