【摘 要】
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传统的车辆目标检测算法需要为不同的图像场景选择合适的特征,导致泛化能力差。针对此问题,本文提出一种基于SSD(Single Shot MultiBox Detector)的图像车辆检测方法。该方法
【基金项目】
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国家自然青年科学基金资助项目(61103017);中国科学院感知中国先导专项子课题(XDA06040504)
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传统的车辆目标检测算法需要为不同的图像场景选择合适的特征,导致泛化能力差。针对此问题,本文提出一种基于SSD(Single Shot MultiBox Detector)的图像车辆检测方法。该方法通过对多个尺度的卷积特征图进行预测来检测车辆,在一定程度上提升车辆的检测精度;找出原SSD方法在训练过程中的小缺陷,通过改进损失函数来优化训练速度。最后结合KITTI数据集进行训练。实验结果表明,该方法对车辆的检测具有较高的识别率,且比传统算法的效果更好。
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