【摘 要】
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为获取准确有效的交通动态信息，提出一种源于YOLOv5的多目标检测算法，并融入注意力模块改进网络，结合DeepSORT实现长时间跟踪，同时运用摄像机标定方式获取真实运动轨迹；针对复杂环境下噪声等导致的测速质量下降问题，对原始车辆轨迹信号运用小波阈值降噪算法来减少噪声，降噪后的车速波动范围更小，车速标准差最高降低了44%，信噪比最高提升了2.37倍，速度相较降噪前更稳定，表明利用小波滤波对轨迹信号降
【基金项目】
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2021年江南大学大学生创新训练计划项目（2021179Z）；
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为获取准确有效的交通动态信息，提出一种源于YOLOv5的多目标检测算法，并融入注意力模块改进网络，结合DeepSORT实现长时间跟踪，同时运用摄像机标定方式获取真实运动轨迹；针对复杂环境下噪声等导致的测速质量下降问题，对原始车辆轨迹信号运用小波阈值降噪算法来减少噪声，降噪后的车速波动范围更小，车速标准差最高降低了44%，信噪比最高提升了2.37倍，速度相较降噪前更稳定，表明利用小波滤波对轨迹信号降噪可以大幅提高车速测量的质量，使得后续对交通车辆行为的判定分析更为精准。
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