基于改进型SSD算法的目标车辆检测研究

• 作者: 邓涛 陈冰曲
• 来源期刊: 重庆理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 车辆 SSD算法 区域候选框 排斥损失 实验
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 智能技术
• 页码范围: 58-63,129
• 页数: 7页
• 分类号: U461.91
• 字数: 3025字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2019.01.009

摘要

车辆目标检测中,原始SSD(Single Shot MultiBox Detector)算法区域候选框尺度分布与特定的车辆数据集存在着偏差、冗余,导致检测准确度低,且相互重叠的目标检测较弱.重新设计了SSD算法的区域候选框,使其更符合特定数据集的分布,并在SSD算法的损失函数基础上增加排斥损失提高对重叠目标检测.实验对比原始SSD网络和改进型SSD网络.结果表明:在检测的类别置信度为0.6条件下,改进型SSD网络检测的mAP值为91.79％,重叠目标检测的mAP为86.36％,相比于原始SSD算法分别提高了4.3％和3％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓涛	重庆交通大学机电与车辆工程学院	68	337	9.0	16.0
5	陈冰曲	重庆交通大学机电与车辆工程学院	2	17	1.0	2.0