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摘要:
实时检测道路中的车辆并统计其数量是道路监控系统的重要任务之一,道路上车流量较大时,车辆之间相互遮挡,难以对道路监控视频中的车辆做到实时准确的检测.为此,提出以车窗代替车体作为目标物进行检测,由此提高被遮挡车辆的检出率.利用残差连接和多尺度特征提取方法,构建了只有24个卷积层的检测网络.实验结果表明,该检测算法的召回率达到了95%,正确率达到了96%,在GeForce GTX 1080 Ti显卡环境下的检测速度达到了142FPS.这种方法可有效提高对相互遮挡的车辆的检出率,且可对高清监控视频中车辆进行实时检测.
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文献信息
篇名 基于车窗特征的快速车辆检测算法
来源期刊 青岛大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 计算机视觉 卷积神经网络 残差连接 多尺度特征提取 创新数据标注
年,卷(期) 2019,(3) 所属期刊栏目 信息工程与环境工程
研究方向 页码范围 1-7
页数 7页 分类号 TP391
字数 4510字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-1037.2019.08.01
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 潘振宽 青岛大学计算机科学技术学院 141 1359 21.0 30.0
2 王国栋 青岛大学计算机科学技术学院 37 170 7.0 11.0
3 赵毅 青岛大学计算机科学技术学院 8 35 3.0 5.0
4 王亮亮 青岛大学计算机科学技术学院 2 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
计算机视觉
卷积神经网络
残差连接
多尺度特征提取
创新数据标注
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
青岛大学学报(自然科学版)
季刊
1006-1037
37-1245/N
16开
青岛市宁夏路308号
1988
chi
出版文献量(篇)
1805
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12
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6176
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