研究内容：*.建立基于*******的轻量化检测模型，实现不同特征层之间的信息交互，提高多尺度特征融合效果。*.建立基于倒残差模块轻量化检测模型，对原始模型进行重构，实现模型的轻量化。*.开展核心模块研究，以增强特征表示能力、提高对车辆小目标的检测能力、提升车辆检测精度。

技术指标：*.建立基于*******的轻量化检测模型，其中轻量级网络结构的平均检测准精度达到**.*%以上，检测速度实现 ***帧/*。*.建立基于倒残差模块的轻量化检测模型，对原始模型进行重构，平均召回率实现**%以上，浮点运算次数达到**.*亿次。*.优化******* 模型，实现对车辆检测的高精度，确保模型在实时视频流中能够快速识别车辆，满足智能交通系统对实时性的要求，延迟低于****。

申报条件：*.要求揭榜合作方为高校或科研院校，揭榜团队具有* 人以上科研团队，团队首席须在数学建模与算法设计相关领域研究工作* 年以上，并取得相关发明专利。*.能对发榜项目需求提出攻克关键核心技术的可行方案，承诺揭榜后能够在指定期限内完成揭榜任务。