改进的Faster R-CNN在车辆识别中的应用

论文摘要

随着人工智能技术的不断发展,利用深度学习进行车辆识别已经成为智能交通领域的热点。以更快速区域卷积神经网络（Faster R-CNN）模型为基础,利用BIT-Vehicle数据集定义车辆视觉任务,利用改进的困难样本算法加强对图像中远小目标车辆的特征提取,并改进NMS算法的置信度函数,动态调整置信度区间,对实际场景中的车辆图像进行测试。该方法可输入多尺度图像、能自主提取车辆特征,提高模型对小目标的判别能力,减少漏检情况,提升检测精度,加速模型收敛,鲁棒性较强。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王宝珠,史龙云,郭志涛,雷瑶

关键词: 车辆识别,智能交通,改进的,特征提取,置信度函数改进,实验分析

来源: 现代电子技术 2019年23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,自动化技术

单位: 河北工业大学电子信息工程学院

基金: 天津市科技特派员项目(16JCTPJC50200)~~

分类号: U495;TP391.41;TP183

DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.23.011

页码: 48-52

总页数: 5

文件大小: 1702K

下载量: 240

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