论文摘要
随着大数据的发展以及计算能力的不断提升,基于深度学习的目标检测算法被越来越多地研究并应用到车辆检测系统中。但是在实际检测中发现当光线条件较差时,模型的准确率往往会降低,这是由于低光照会导致图像色彩失真、细节不清晰,这些问题严重影响了模型的检测能力。基于此,通过对道路场景的实测及反复试验,对Retinex算法中参数的选取与路面交通的场景特点建立了有效联系,找到了图像、Retinex算法与模型准确率之间的关系,提升了模型的检测效果。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 田青,王蕾,王寅初,曲洪权
关键词: 图像增强,车辆检测,深度学习
来源: 工业控制计算机 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 公路与水路运输,计算机软件及计算机应用
单位: 北方工业大学
基金: 国家重点研发计划(2017YFC0806005)课题名称：城轨交通安防性能提升关键技术与监管系统及示范,国家自然科学基金(61806008)
分类号: TP391.41;U495
页码: 1-3+6
总页数: 4
文件大小: 1256K
下载量: 188
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