基于SSD的道路前方车辆检测

• 作者: 刘翔 张华 徐乐
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 SSD 车辆目标检测
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 27-30,36
• 页数: 5页
• 分类号: TP306
• 字数: 2671字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.182396

摘要

目标检测是计算机视觉领域重要的研究方向,应用于无人驾驶、机器人、行人检测等领域.然而,高检测准确率、鲁棒性等对目标检测方法提出了严苛要求.针对SSD对不同场景下检测准确率较低的问题,提出了一种改进的基于残差网络的SSD目标检测模型,以提升对不同场景的检测精度.对比研究了不同算法在MIT数据集和真实交通场景下的检测能力.实验结果表明,该方法的车辆目标检测准确率为96.72％,耗时短,鲁棒性高,有一定的泛化能力,为未来智能辅助驾驶系统提供了一种全新思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张华	上海工程技术大学电子电气工程学院	10	27	3.0	5.0
2	刘翔	上海工程技术大学电子电气工程学院	29	34	4.0	4.0
3	徐乐	上海工程技术大学电子电气工程学院	1	3	1.0	1.0