基于卷积神经网络的车辆与行人目标检测与测距研究

• 作者: 朱强 马迎辉
• 来源期刊: 信息与电脑
• 关键词: 卷积神经网络 车辆行人 目标检测 测距 检测精度
• 年，卷（期）: 2021,（13）
• 所属期刊栏目: 软件开发与应用
• 页码范围: 144-146
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-9767.2021.13.043

摘要

由于传统基于人工设计特征的目标检测方法在实际应用中存在目标检测精度差、测距绝对误差较大等问题,因此开展基于卷积神经网络的车辆与行人目标检测与测距研究.通过引入卷积神经网络,对检测目标车辆及行人特征进行提取,并对其相应候选窗口区域进行划分.再利用窗口融合技术检测车辆与行人,最后通过训练车辆与行人测距检测器完成车辆与行人目标检测与测距.通过实验证明,设计方法在实际应用中检测精度更高,可有效将测距绝对误差控制在标准范围以内.