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基于SSD的不平衡样本车辆检测与识别
基于SSD的不平衡样本车辆检测与识别
作者:
谢林柏
马浩良
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
车辆检测与识别
SSD
样本不平衡
难易样本挖掘
正负样本挖掘
摘要:
为了实现在复杂环境,车辆样本不平衡情况下的实时车辆检测与识别,基于SSD算法搭建了车辆检测与识别的框架.针对车辆数据存在车型难易样本不均衡以及SSD方法存在的正负样本不平衡问题,在SSD引入改进的损失函数来挖掘难易样本,通过提高难样本的学习比例来更好地识别样本较少的车辆类型.引入SSD级联的网络结构,在第一级SSD挖掘正负样本,在第二级SSD根据第一级SSD的指导过滤掉大量的负样本.构建了拥有7480幅图像,包含4种车辆类型的数据集对该方法进行验证.实验结果表明,基于改进SSD的方法提高了少样本车辆类型的准确率,使整体检测精度取得了90.0%的准确率.针对不均衡样本的车辆数据集有较好的通用性,适用于车辆检测与识别任务.
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文献信息
篇名
基于SSD的不平衡样本车辆检测与识别
来源期刊
计算机技术与发展
学科
工学
关键词
车辆检测与识别
SSD
样本不平衡
难易样本挖掘
正负样本挖掘
年,卷(期)
2019,(12)
所属期刊栏目
应用开发研究
研究方向
页码范围
135-140
页数
6页
分类号
TP301
字数
3951字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1673-629X.2019.12.024
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
谢林柏
江南大学物联网工程学院
68
452
12.0
18.0
2
马浩良
江南大学物联网工程学院
2
1
1.0
1.0
传播情况
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引文网络
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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
计算机技术与发展
主办单位:
陕西省计算机学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1673-629X
CN:
61-1450/TP
开本:
大16开
出版地:
西安市雁塔路南段99号
邮发代号:
52-127
创刊时间:
1991
语种:
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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