【摘 要】
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为加强施工场景下的工程车辆安全监管,针对施工场景下工程车辆易互相遮挡、局部特征与全局特征相似以及场景环境复杂的问题,提出一种基于自适应局部斥力与归一化面积损失的工程车辆目标检测算法.其中自适应局部斥力损失可使待检测工程车辆与其他工程车辆目标框相排斥;归一化面积损失使网络学习集中在面积具有相对较大预测误差的工程车辆上;并结合聚类算法设定更适合工程车辆的锚框.研究结果表明:算法可实现在困难场景下对压路机、挖掘机、装载机3类工程车辆的快速准确检测与识别,具有较高的工程应用价值.
【机 构】
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四川大学 电气工程学院,四川 成都610065
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为加强施工场景下的工程车辆安全监管,针对施工场景下工程车辆易互相遮挡、局部特征与全局特征相似以及场景环境复杂的问题,提出一种基于自适应局部斥力与归一化面积损失的工程车辆目标检测算法.其中自适应局部斥力损失可使待检测工程车辆与其他工程车辆目标框相排斥;归一化面积损失使网络学习集中在面积具有相对较大预测误差的工程车辆上;并结合聚类算法设定更适合工程车辆的锚框.研究结果表明:算法可实现在困难场景下对压路机、挖掘机、装载机3类工程车辆的快速准确检测与识别,具有较高的工程应用价值.
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