【摘 要】
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针对城市停车难,车位检测环境复杂等情况,研究了一种基于Inception-V4算法的车位状态检测方法.在Inception-V4网络结构基础上使用Leaky_ReLU代替ReLU作为激活函数,解决ReLU激活函数引起的神经元失活问题;在网络分类层前添加FReLU激活函数层和多个全连接层,使其获得有更丰富语义信息的特征向量,防止了网络过拟合问题,提高车位状态检测模型的整体性能.基于PKLot停车场数据集的实验结果表明,该方法对车位状态检测准确率较原模型有较大程度的提升.
【机 构】
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山东科技大学测绘与空间信息学院,山东 青岛 266590
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针对城市停车难,车位检测环境复杂等情况,研究了一种基于Inception-V4算法的车位状态检测方法.在Inception-V4网络结构基础上使用Leaky_ReLU代替ReLU作为激活函数,解决ReLU激活函数引起的神经元失活问题;在网络分类层前添加FReLU激活函数层和多个全连接层,使其获得有更丰富语义信息的特征向量,防止了网络过拟合问题,提高车位状态检测模型的整体性能.基于PKLot停车场数据集的实验结果表明,该方法对车位状态检测准确率较原模型有较大程度的提升.
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