城市道路视频中小像素目标检测

论文摘要

视频图像中的小像素目标难以检测。针对城市道路视频中的小像素目标,本文提出了一种改进YOLOv3的卷积神经网络RoadNet检测方法。首先,基于改进的YOLOv3,设计了一种新的卷积神经网络RoadNet;其次,针对小像素目标检测更依赖于浅层特征,采用了4个尺度检测方法。最后,结合改进的M-Softer-NMS算法来进一步提高图像中目标的检测精度。为了验证所提出算法的有效性,本文收集并标注了用于城市道路小像素目标物体检测的数据集Road-garbage Dataset,实验结果表明,本文算法能有效地检测出诸如纸屑、石块等在视频中相对于路面的较小像素目标。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 金瑶,张锐,尹东

关键词: 视频图像,小像素目标,卷积神经网络

来源: 光电工程 2019年09期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑

专业: 环境科学与资源利用,建筑科学与工程,计算机软件及计算机应用

单位: 中国科学技术大学信息科学技术学院,中国科学院电磁空间信息重点实验室

基金: 2018年度安徽省重点研究和开发计划项目(1804a09020049)~~

分类号: TU993;TP391.41

页码: 76-83

总页数: 8

文件大小: 1023K

下载量: 228

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标签：视频图像论文;  小像素目标论文;  卷积神经网络论文;