總結(jié)本文以YOLOv11作為基本網(wǎng)絡(luò)框架，借助ChannelShuffle模塊和CoordAttention機(jī)制，分別從精度、速度兩方面對模型予以優(yōu)化，具備檢測快、精度高優(yōu)勢的YOLOv11單階段目標(biāo)檢測算法，為車輛分類任務(wù)打下基礎(chǔ)。為提升模型分類準(zhǔn)確性，本文采用CoordAttention機(jī)制，它把坐標(biāo)信息融入通道注意力，強(qiáng)化了模型抓取車輛關(guān)鍵特征能力，尤其在復(fù)雜場景中能更精準(zhǔn)定位與識別目標(biāo)車輛，本文采用ChannelShuffle模塊，減少冗余計算來提高模型推理速度，降低計算復(fù)雜度，滿足實(shí)時檢測需要，實(shí)際應(yīng)用場景挑戰(zhàn)可有效應(yīng)對，優(yōu)化模型在車輛分類任務(wù)檢測既快準(zhǔn)確率又高。借助PySide開發(fā)圖形用戶界面，給用戶的操作提供便利，用戶通過簡單操作上傳待檢測的圖像、視頻，界面可實(shí)時檢測圖像和視頻，系統(tǒng)自動完成車輛分類并展示檢測結(jié)果，用戶可借助界面提供的歷史記錄查詢功能，依據(jù)地點(diǎn)、時間等條件查找歷史檢測結(jié)果，方便對數(shù)據(jù)開展回溯和分析，給交通管理部門提供數(shù)據(jù)、優(yōu)化交通管理方針，這功能提升了系統(tǒng)的實(shí)用性能。本文把模型置于公開車輛數(shù)據(jù)集，與現(xiàn)有的主流算法對比后開展了全面評估，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)說明，此篇文章提出的系統(tǒng)在分類的精準(zhǔn)度和檢測的速率上均強(qiáng)于傳統(tǒng)方法，特別是在復(fù)雜場景下表現(xiàn)極為卓越，實(shí)際測試時，系統(tǒng)的圖形界面表現(xiàn)出穩(wěn)定又易用的特性，可滿足用戶操作方面的需求。本研究成果為智能交通系統(tǒng)里的車輛自動分類給出有效技術(shù)方案，應(yīng)用前景廣，往后日子里，可拓展系統(tǒng)的功能范疇，比如增添對多目標(biāo)追蹤、行為分析等高級任務(wù)的支持，為智能交通系統(tǒng)的發(fā)展給予更全面的技術(shù)支持，同時可探索把系統(tǒng)布置到嵌入式設(shè)備以及云端平臺，來滿足不同場景的應(yīng)用所需。借助深度學(xué)習(xí)的車輛識別和分類系統(tǒng)將向高效、智能、泛化方向前行，多任務(wù)協(xié)同框架會把檢測、分類和行為分析整合起來，為智能交通提供更全面的決策支撐；車路協(xié)同和智慧城市融合可優(yōu)化全局交通管理，促進(jìn)自動駕駛和智慧交通進(jìn)一步前行；隱私保護(hù)技術(shù)和可解釋AI將保證系統(tǒng)合規(guī)又透明；自監(jiān)督學(xué)習(xí)和域適應(yīng)方法能夠降低對標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴，提升跨場景的適應(yīng)性能；多模態(tài)數(shù)據(jù)融合和三維感知技術(shù)可增強(qiáng)復(fù)雜環(huán)境下的可靠性；輕量化模型和邊緣計算技術(shù)會推動實(shí)時處理能力提升，讓其在低功耗設(shè)備高效運(yùn)行。參考文獻(xiàn)李妍,楊雨霖,朱宇,等.基于改進(jìn)YOLOv3的高速公路通行車輛分類方法研究[J].物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),2023,13(03):116-121.DOI:10.16667/j.issn.2095-1302.2023.03.034.唐海濤,吳果林,范廣義,等.融合SIFT和級聯(lián)分類器的特種車輛自動檢測識別[J].計算機(jī)技術(shù)與發(fā)展,2023,33(09):182-189.鄧方舟,何南.一種基于特征融合的車輛圖像分類方法[J].桂林師范高等?？茖W(xué)校學(xué)報,2020,34(03):132-135.DOI:10.16020/45-1302/z.2020.03.037.李慧,利齊律,程良倫,等.基于多顏色空間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車輛顏色分類[J].工業(yè)控制計算機(jī),2019,32(11):78-79+82.杜顯君.基于ViT的高速公路車輛細(xì)分類研究[J].現(xiàn)代計算機(jī),2022,28(12):51-55.曹富奎,白天,許曉瓏.基于公路監(jiān)控視頻的車輛檢測和分類[J].計算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用,2020,29(10):267-273.DOI:10.15888/ki.csa.007566.楊景凱,劉維宇,汪靜遠(yuǎn).基于深度學(xué)習(xí)的高速公路收費(fèi)車輛分類研究[J].物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),2024,14(02):123-126.DOI:10.16667/j.issn.2095-1302.2024.02.034.方楊,任青,陳曉磊.基于CNN的車輛振動大小車型分類[J].中國水運(yùn),2024,(02):158-160.DOI:10.13646/ki.42-1395/u.2024.02.057.查偉偉,白天.公路視頻實(shí)時車輛檢測分類與車流量統(tǒng)計算法[J].信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全,2020,39(03):62-67+72.DOI:10.19358/j.issn.2096-5133.2020.03.012.阮航,王立春.基于特征圖的車輛檢測和分類[J].計算機(jī)技術(shù)與發(fā)展,2018,28(11):39-43.左靜,竇祥勝.視頻車輛分類與計數(shù)的模型與應(yīng)用[J].運(yùn)籌與管理,2020,29(01):124-130.ManiP,KomarasamyGRP,RajamanickamN,etal.AnEfficientReal-TimeVehicleClassificationfromaComplexImageDatasetUsingeXtremeGradientBoostingandtheMulti-ObjectiveGeneticAlgorithm[J].Processes,2024,12(6):1251-1251.LiY,TokYA,FengG,etal.Real-timetruckcharacterizationsystem:ApilotimplementationoftheFreightMobilityLivingLaboratory(FML2)[J].TransportationResearchInterdisciplinaryPerspectives,2024,27101212-101212.YimingZ,HongdongZ,XuezhiZ,etal.Vehicleclassificationbasedonaudio-visualfeaturefusionwithlow-qualityimagesandnoise[J].JournalofIntelligent&FuzzySystems,2023,45(5):8931-8944.ArthiV,MurugeswariR.AnovelOYOLOV5modelforvehicledetectionandclassificationinadverseweatherconditions[J].MultimediaToolsandApplications,2023,83(8):25037-25054.Mu'athA,FadiA,MonyaT.Unlockinginsightsfromcommercialvehicledata:AmachinelearningapproachforpredictingcommercialvehicleclassesusingMichiganStatedata(1999–2017)[J].ResultsinEngineering,2024,21101691-.解丹,陳立潮,曹玲玲,等.基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車輛分類與檢測技術(shù)研究[J].軟件工程,2023,26(04):10-13.DOI:10.19644/ki.issn2096-1472.2023.004.003.吳樂平,竇祥星.基于CNN的車輛目標(biāo)檢測與車型分類研究[J].電子測試,2021,(06):37-39.DOI:10.16520/ki.1000-8519.2021.06.016.環(huán)衛(wèi)與市政車輛的分類[J].商用汽車,2022,(09):58.張少巍,殷榮網(wǎng).基于深度學(xué)習(xí)的車輛分類模型研究[J].巢湖學(xué)院學(xué)報,2018,20(06):115-120.RedmonJ,FarhadiA.YOLOv3:AnIncrementalImprovement[J].arXive-prints,2018.DOI:10.48550/arXiv.1804.02767.WeiL,DragomirA,DumitruE,etal.SSD:SingleShotMultiBoxDetector[J].Springer,Cham,2016.DOI:10.1007/978-3-319-46448-0_2.LinTY,GoyalP,GirshickR,etal.FocalLossforDenseObjectDetection[J].IEEETransactionsonPatternAnalysis&MachineIntelligence,2017,PP(99):2999-3007.DOI:10.1109/TPAMI.2018.2858826.TanM,PangR,LeQV.EfficientDet:ScalableandEfficientObjectDetection[C]//2020IEEE/CVFConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR).IEEE,2020.DOI:10.1109/CVPR42600.2020.01079.DuanK,BaiS,XieL,etal.CenterNet:KeypointTripletsforObjectDetection[J].2019.DOI:10.48550/arXiv.1904.08189.GirshickR,DonahueJ,DarrellT,etal.RichFeatureHierarchiesforAccurateObjectDetectionandSemanticSegmentation[J].IEEEComputerSociety,2014.DOI:10.1109/CVPR.2014.81.GirshickR.FastR-CNN[C]//2015.DOI:10.1109/ICCV.2015.169.HeK,GkioxariG,PiotrDollár,etal.MaskR-CNN[J].IEEETransac