复杂场景图像中路灯对象的人工智能检测

随着人工智能的兴起,人工智能技术已经被广泛的使用。在智慧交通系统中,对路灯对象的检测需要依靠人工智能技术。然而,现有技术在复杂场景图像中检测路灯对象普遍存在检测精度较低的问题。为此,本文提出一种复杂场景图像中路灯对象的人工智能检测算法。该算法首先引入坐标注意力机制,将位置信息编码到通道注意力中,从而获得复杂场景图像中大范围的位置信息;其次,通过双向融合方式将不同尺度的特征图进行融合,形成多尺度特征图,从而增强对复杂场景图像中不同大小和尺度路灯对象的检测能力;最后,通过预设锚框,在不同尺度的特征图上进行路灯对象检测。实验结果表明,本文提出的算法在自建数据集中的精确率为91.44%,较YOLOV5算法增加了2.52%。该算法在检测精确度方面取得了进步,为智慧交通系统提供了有力的支持。