【摘 要】
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道路空车位实时检测是解决城市停车难的一个关键环节,本文提出了一种改进的faster RCNN深度学习道路空车位检测方法。首先,利用K-means聚类算法对标注框进行聚类,以获得适合
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道路空车位实时检测是解决城市停车难的一个关键环节,本文提出了一种改进的faster RCNN深度学习道路空车位检测方法。首先,利用K-means聚类算法对标注框进行聚类,以获得适合的空车位形状特征;然后,调整区域建议框网络(Regional proposals network)框架,以便网络提取更多的数据特征;最后,利用soft NMS算法提取可能包含目标的框。实验结果表明,建议的方法对道路空车位的检测结果较好,在采集的道路空车位检测数据集准确率达到95.3%,比只用faster RCNN方法提高了2个百
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