基于特征融合SSD的远距离车辆检测方法

• 作者: 刘惠义 刘鸣瑄
• 来源期刊: 国外电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 远距离车辆检测 单步多框检测器 卷积神经网络 特征融合
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 理论与方法
• 页码范围: 28-32
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.19652/j.cnki.femt.1901823

摘要

针对SSD算法对远距离车辆检测中无法考虑局部细节、纹理特征等,进而造成检测精度低的问题,提出了一种基于特征融合的SSD方法并用于远距离车辆检测,将高分辨率的浅层卷积层和语义较强的深层卷积层进行融合,通过残差块设计一个完整的特征融合结构,增加网络的宽度和深度.对KITTI和TT100k数据集进行了检测能力和平均精度均值的对比实验,结果表明,针对远距离车辆,改进后基于特征融合SSD方法的准确率有明显提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘惠义		53	303	8.0	15.0
2	刘鸣瑄		1	0	0.0	0.0