基于双向特征金字塔和残差网络的危化品运输车辆检测

• 作者: 谢耀华 代玉 周欣 李刚
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 双向特征金字塔 残差网络 循环残差模块 危险品车辆检测
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法|Software Technique·Algorithm
• 页码范围: 218-225
• 页数: 8页
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008248

摘要

危化品运输车辆的主要特征是车顶的危险标志和车牌下的危险品标志,这对于大多数目标检测算法来说检测起来比较困难.为了在提高检测精度的同时加快检测速度,本文提出了一种融合残差网络和双向特征金字塔网络的危化品车辆检测算法.首先通过对高速公路监控视频进行截取,制作危化品车辆数据集,然后通过残差网络进行特征提取,在本文中,使用循环残差模块替换残差块的中间卷积层.接下来通过双向特征金字塔网络进行特征融合,最后通过预测网络得到预测结果.在测试集上进行性能验证,结果显示本文模型的各项指标整体上均要优于其他网络,其中检测精度达到0.961,每秒可以检测43.5张图片,整体性能表现优异,达到了检测精度和速度的均衡.