【摘 要】
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随着人们生活水平的不断提高,道路车辆拥堵情况愈发严重。如何实时、精确地检测出道路车辆,对于解决道路拥堵问题具有重要意义,GPU和人工智能技术的飞速发展为其提供了可靠的
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61572325,60970012);高等学校博士学科点专项科研博导基金项目(20113120110008);上海重点科技攻关项目(14511107902,16DZ1203603);上海市工程中心建设项目(GCZX14014);上海智能家居大规模物联共性技术工程中心项目(GCZX14014);上海市一流学科建设项目(XTKX2012);沪江基金研究基地专项项目(C1400
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随着人们生活水平的不断提高,道路车辆拥堵情况愈发严重。如何实时、精确地检测出道路车辆,对于解决道路拥堵问题具有重要意义,GPU和人工智能技术的飞速发展为其提供了可靠的解决方案。研究分析传统目标识别算法、基于候选区域深度学习的目标提取算法RCNN和基于回归的深度学习目标检测YOLO,最终确定采用基于卷积神经网络的实时目标检测算法SSD。首先调用VGG16网络模型在ILSVRC CLS-LOC数据库上预训练生成初始网络模型,进而设置超参数并在自身数据集上进行再训练,生成新的网络检测模型,然后将训练和测试部署到
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