以 REME-YOLO 算法赋能智慧交通新飞跃

　　在智能交通领域蓬勃发展的当下，山东经贸职业学院的姜文哲团队犹如一匹黑马，凭借其卓越的科研实力，在智能交通技术的研发赛道上一路疾驰，取得了令人瞩目的突破性成果。其基于 REME-YOLO 算法精心打磨的道路智能检测系统，已然攻克了关键技术难关，为智慧交通的建设添上了浓墨重彩的一笔。

　　鹰眼团队此番的研究成果，可谓亮点纷呈，创新性十足。团队提出了改进的多尺度特征金字塔结构。在复杂多变的道路场景中，不同车辆的大小、远近各不相同，以往的检测技术常常在此栽跟头。而这一创新结构，宛如为检测系统装上了 “智慧之眼”，能够精准捕捉不同尺度下车辆的特征信息，将复杂道路场景下的车辆检测精度大幅提升，哪怕是远处微小的车辆或是被部分遮挡的车辆，都能清晰识别，让车辆检测不再有 “漏网之鱼”。

　　创新动态卷积核设计也是团队的得意之作。传统的卷积核在检测过程中灵活性欠佳，难以兼顾检测准确率与速度。鹰眼团队巧妙突破这一局限，设计出动态卷积核。在实际应用中，它能够根据不同的检测需求，灵活调整卷积操作，在保持 96% 超高检测准确率的同时，让处理速度如闪电般迅速，完美达到实时要求。无论是车水马龙的早晚高峰，还是车辆稀少的深夜时段，系统都能快速且精准地完成检测任务，为交通管理的及时性提供了有力保障。

　　轻量化部署方案同样是该研究成果的一大核心创新。在如今边缘计算设备广泛应用的趋势下，团队深知系统在这类设备上高效运行的重要性。他们通过一系列优化手段，成功开发出轻量化部署方案，使道路智能检测系统无需强大的中央处理器，就能在边缘计算设备上顺畅运行，大大降低了部署成本与难度，让智能交通的触角能够更广泛地延伸到城市的各个角落。

　　项目负责人姜文哲在谈及研究过程时表示：“城市道路场景错综复杂，白天黑夜光线变化大，雨雪雾霾等恶劣天气也时有发生，这些都给车辆检测带来了极大挑战。为此，我们针对这些特点，对 REME-YOLO 算法进行了深度优化。经过反复调试与测试，如今系统在夜间和恶劣天气条件下的检测性能有了明显提升。” 目前，该系统已在城市道路完成实测，车辆检测准确率达到 94.7%，这一优异成绩有力证明了团队研究成果的可靠性与实用性。

　　这项研究成果的问世，意义非凡。它为智能交通建设提供了全新的技术解决方案，在缓解交通拥堵、提升交通安全等方面具备巨大潜力。同时，也充分展现了高职院校在科技创新方面不可小觑的实力。山东经贸职业学院鹰眼团队并未因此满足，他们表示将继续深耕，不断完善系统功能，尤其把重点放在提升系统在复杂交通场景中的表现上，矢志不渝地为推动智慧交通的蓬勃发展贡献更多智慧与力量，助力城市交通迈向更加智能、高效、安全的未来。

责任编辑：柯鹏