基于CNN的航拍图像中车辆目标检测

• 作者: 阮士峰
• 来源期刊: 信息记录材料
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 显著性目标 纹理特征
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 信息:技术与应用
• 页码范围: 116-118
• 页数: 3页
• 分类号: TP301
• 字数: 2274字
• 语种: 中文

摘要

目前,卷积神经网络技术在智能交通目标检测算法中应用越来越广泛.针对传统的检测算法受光照、天气、路况、角度等外界因素影响,提出了一种基于卷积神经网络的改进算法.在基础的RetinaNet以及典型纹理特征上进行了优化,并结合显著性目标检测算法,产生受约束的候选区域,在判定是否为车辆目标的步骤前丢弃多个不可能的区域候选框.在车辆检测公开数据集和自己构建的航拍道路车辆数据集上验证,并与目前一些常用算法进行性能与效率的比较,体现了算法的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阮士峰		3	0	0.0	0.0