基于SSD的车辆目标检测

• 作者: 吴水清 师岩 王宇
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 车辆 目标检测 SSD 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 35-40
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5494字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2019.05.007

摘要

传统的车辆目标检测算法需要为不同的图像场景选择合适的特征,导致泛化能力差.针对此问题,本文提出一种基于SSD(Single Shot MultiBox Detector)的图像车辆检测方法.该方法通过对多个尺度的卷积特征图进行预测来检测车辆,在一定程度上提升车辆的检测精度;找出原SSD方法在训练过程中的小缺陷,通过改进损失函数来优化训练速度.最后结合KITTI数据集进行训练.实验结果表明,该方法对车辆的检测具有较高的识别率,且比传统算法的效果更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王宇	河海大学计算机与信息学院	42	139	7.0	9.0
2	师岩	河海大学计算机与信息学院	2	6	1.0	2.0
3	吴水清	河海大学计算机与信息学院	2	6	1.0	2.0