计算机应用

作者：刘磊, 伍鹏, 谢凯, 程贝芝, 盛冠群

单位：1.长江大学 电子信息学院, 湖北 荆州 434023；2.长江大学 西部研究院, 新疆 克拉玛依 834000；3.三峡大学 计算机与信息学院, 湖北 宜昌 443002

关键词：智能停车系统,自监督学习,方向梯度直方图,辅助任务,车位状态预测

基金：国家自然科学基金资助项目(42204111)

针对智能车位管理系统中，光照变化、车位遮挡等因素导致车位预测的精度下降、有效性变差的问题，提出一种自监督学习方向梯度直方图（HOG）预测辅助任务下的车位检测方法。首先，设计预测图像遮挡部分HOG特征的自监督学习辅助任务，利用MobileViTBlock（light-weight， general-purpose， and Mobile-friendly Vision Transformer Block）综合图像全局信息，使模型更充分地学习图像的视觉表征，并提高模型的特征提取能力；其次，改进SE（Squeeze-and-Excitation）注意力机制，使模型在更低的计算开销上达到甚至高于原始SE注意力机制的效果；最后，将辅助任务训练的特征提取部分应用于下游的分类任务进行车位状态预测，在PKLot和CNRPark的混合数据集上进行实验。实验结果表明，所提模型在测试集上的准确率达到了97.49%，相较于RepVGG，遮挡预测准确率提高了5.46个百分点，与其他的车位检测算法相比进步较大。

来源：2023年第12期

《计算机应用》期刊编辑部

查看计算机应用杂志2023年第12期