【摘 要】
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随着现代社会的发展,交通安全已经成为一个越来越重要的问题。但是在一些特殊路段处安全问题频频发生,比如高架和桥梁。在这些路段,如果允许卡车、工程车辆等随意通行,有可能会造成极大的安全问题,从而带来巨大的经济损失和安全隐患,因此有必要对经过车辆的情况进行相关审查。随着机器视觉的发展,使用新兴技术进行相关的识别检测工作可以高效及时的阻止相关安全问题的出现,实现对路段的通行情况实时监控。使用相关检测技术可
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随着现代社会的发展,交通安全已经成为一个越来越重要的问题。但是在一些特殊路段处安全问题频频发生,比如高架和桥梁。在这些路段,如果允许卡车、工程车辆等随意通行,有可能会造成极大的安全问题,从而带来巨大的经济损失和安全隐患,因此有必要对经过车辆的情况进行相关审查。随着机器视觉的发展,使用新兴技术进行相关的识别检测工作可以高效及时的阻止相关安全问题的出现,实现对路段的通行情况实时监控。使用相关检测技术可以极大的保证交通安全,而且相关成本也能得到降低。本论文对深度学习在车辆检测识别上的应用进行了研究,主要针对复杂外界环境下的车辆进行识别,下面是本文的主要工作:（1）由于目前数据集中的重型车辆数据较少,本文从施工现场、运输路段等处对卡车、工程车数据进行采集,并通过爬虫对数据进行了补充。考虑到实际情况下通过的车辆类型的多样性,之后对小汽车、客车等类型进行了补充。最后对数据集进行标注,建立VOC格式数据集。（2）针对实际情况下环境的复杂性,本文对雾霾天气、暗光环境下的图片进行相关的图像增强。经过图像的预处理后,可以滤除多数干扰,凸显出图像的信息主体,便于之后的特征提取过程,以提高识别的准确度。（3）为了分析比较深度学习算法的优缺点,决定最终的检测识别算法。本文选取了深度学习算法中的SSD（Single Shot Multi Box Detector）和YOLO（You Only Look Once）算法在BIT-Vehicle数据集上进行了实现,最终,考虑到实时性的因素选取了SSD算法进行算法改进。（4）针对SSD算法的检测精度较低,对卷积网络进行了改进,使用了更加复杂的Inception Net作为卷积网络,并参考特征金字塔模型,对检测特征图进行了多特征融合,增强了特征图含有的信息。为了检测的实时性,引入了深度可分离卷积以减少参数量。经过测试,算法在本文数据集中的m Ap（平均精度均值）可达95%,平均每张图片处理仅需0.12S。
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