标题：基于视频的多目标车辆车轮定位检测
作者：刘海鹏1；许智浩2；朱继成1；朱秋煜2；韩白琳1
作者单位：1 上海海达通信有限公司，上海 200434；2 上海大学，上海 200444
关键字：物理约束；卡尔曼滤波；多尺度坐标注意力；YOLOv11n；多目标车辆车轮定位检测
摘要：针对智能物流仓储与智慧园区场景中多目标车辆车轮定位的实时检测需求，提出了一种基于时序验证与物理约束的轻量化视频检测框架，用于实现车辆越界行为的精准预警。针对复杂场景下局部遮挡、瞬时误检及多车轨迹干扰等挑战，设计了三项核心创新：①物理规律驱动的对抗训练机制，通过结合YOLOv11改进的生成器与Wasserstein GAN判别器，嵌入轮距和平行四边形约束，缓解遮挡导致的车轮定位失真；②运动感知的多帧一致性校验，利用卡尔曼滤波增强多目标跟踪，融合运动状态与ReID特征，仅在连续越界且运动趋势持续时触发报警，有效抑制误检；③多尺度坐标注意力融合，通过通道-坐标联合注意力机制提升车轮局部特征响应。实验在自制多角度车辆数据集上验证了算法的有效性，相比基线YOLOv11n，综合模型在mAP50上提升2.4%，mAP50-95提升2.0%，展现了在遮挡场景与多目标交互下的鲁棒性与高精度，可满足实时车辆越界预警的工业需求。