候选框算法在车辆检测中的应用分析

• 作者: 于兰兰 刘堃 张志梅 王国栋
• 来源期刊: 青岛大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 候选框算法 车辆检测 召回率 计算效率
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 信息工程
• 页码范围: 67-74
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 4938字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1037.2018.05.13

摘要

多尺度滑动窗口是众多目标检测方法采用的搜索策略,但数量巨大的窗口(约十几万的量级)使得计算复杂度大大增加,降低了算法的有效性.为此,候选框算法替代滑动窗口方法被应用于目标检测中.分析评价候选框算法在车辆检测中的应用效率.构造了图像规模为1000的车辆数据集.采用此数据集,研究分析了Edge boxes算法、Selective search算法和Objectness算法的召回率和计算效率.根据场景和光照条件,选取了阴影场景、拥堵场景、夜间场景来分析不同算法的性能并探讨了其局限性.实验结果证明,Edge boxes算法在整体数据集中性能最优,召回率为0.91.但其在夜间场景中仅为0.4左右,此类场景下算法性能并不理想.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王国栋	青岛大学计算机科学技术学院	37	170	7.0	11.0
2	张志梅	青岛大学数据科学与软件工程学院	7	5	1.0	1.0
3	刘堃	青岛大学计算机科学技术学院	2	1	1.0	1.0
4	于兰兰	青岛大学计算机科学技术学院	1	1	1.0	1.0