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基于改进YOLOv5和CombineSORT的车联网路侧视觉感知
智能交叉科学与工程 | 更新时间：2026-03-26

    • 基于改进YOLOv5和CombineSORT的车联网路侧视觉感知

    • Roadside Visual Perception in Internet of Vehicles Based on Improved YOLOv5 and CombineSORT

    • “车路协同是中国智能汽车与智慧城市协同发展的关键战略，路侧视觉感知作为其核心技术手段，可为智能网联系统提供高精度环境感知数据。然而，实际应用中存在目标漏检、误检或目标ID变换等问题。为此，相关专家提出了一种基于改进YOLOv5模型和CombineSORT算法的图像识别及跟踪方法，兼顾检测精度与运算效率，显著提升了目标识别与跟踪性能，为智慧交通管理和高级别自动驾驶提供了可靠的技术支撑，具有广阔的车路协同应用前景。”
    • 工程科学与技术   2026年58卷第2期 页码：46-56
    • 基金信息：
      江西省重点研发计划项目(20243BBG71033)

    • DOI：10.12454/j.jsuese.202400467    

      中图分类号： U495

    • 收稿：2024-06-14，

      修回：2024-12-05，

      网络首发：2025-03-24，

      纸质出版：2026-03-20

    移动端阅览

  • 李晓晖,杨杰,夏芹.基于改进YOLOv5和CombineSORT的车联网路侧视觉感知[J].工程科学与技术,2026,58(2):46‒56. DOI： 10.12454/j.jsuese.202400467.

    Li Xiaohui,Yang Jie,Xia Qin.Roadside visual perception in internet of vehicles based on improved YOLOv5 and CombineSORT[J].Advanced Engineering Sciences,2026,58(2):46‒56. DOI： 10.12454/j.jsuese.202400467.

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