融合深度学习的无人驾驶多目标检测算法

• 作者: 朱玉刚
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 无人驾驶 SSD 目标检测 FocalLoss
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 42-46
• 页数: 5页
• 分类号: TP312
• 字数: 3988字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.191064

摘要

目标检测是目前计算机视觉领域非常热门的研究方向,是无人驾驶技术重要环节.为提高行车过程中目标检测精度并改善基于单发多目标检测器在训练时出现的正负样本失衡问题,基于车载视频,运用深度学习算法中具有强大性能的SSD模型,通过引入Focal Loss函数设计新的损失函数,解决样本失衡问题;同时在不降低检测速率的情况下,提高检测精度.基于自行采集的车载视频数据集进行实验,结果表明,改进后SSD模型的mAP相较于原始SSD模型提高了3％,达到74％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱玉刚	杭州电子科技大学电子信息学院	1	4	1.0	1.0