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卷积神经网络在车辆目标快速检测中的应用

消耗积分:2 | 格式:rar | 大小:1.48 MB | 2017-12-22

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　　我国机动车保有量急速增长，产生一系列严重的安全与交通问题．与此同时，视频图像文件呈爆炸式增长，为公安的监控、刑侦以及案件的侦破带来了很大的困扰．车辆目标检测与识别越来越受到人们的关注，研究一种高效而准确的车辆目标检测方法意义重大．在YOLO目标检测框架的基础上，设计了一种卷积神经网络的车辆检测及其车型粗粒度识别方法．网络结构采用多层感知机卷积层，增加特征映射的非线性处理能力：移除原来模型中的全连接层，利用锚点框预测目标的边界框，在降低模型复杂度的同时提高了目标检测的召回率．实验结果表明，与主流的目标检测方法相比，该车辆目标检测方法在处理速度和准确度上都有提高，在迭代20 000次的情况下，平均准确率为94. 7%．

卷积神经网络在车辆目标快速检测中的应用

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