复杂气象条件下的交通场景目标检测算法研究

李轩; 李静; 王海燕

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针对复杂条件下交通场景目标检测虚警和漏检问题,提出一种基于YOLOv3的快速检测算法.首先利用kmeans算法聚类出适合该数据集的合理的anchors坐标;其次在YOLOv3框架基础上使用密集模块代替残差网络,加强特征的传播和复用,并进行多尺度融合;将普通卷积替换为空洞卷积,在不改变网络层数和计算量的基础上增大感受野.另外针对质量不佳的图片利用暗通道去雾算法对图片进行增强处理.经过试验证明,经过改进的YOLOv3算法在数据集上准确率和召回率均有明显提升,具有很强的通用性和鲁棒性,且参数数量明显减少.

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来源
《计算机仿真》 |2021年第2期|87-90105|共5页
作者
李轩; 李静; 王海燕;
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作者单位

沈阳航空航天大学电子信息工程学院辽宁沈阳110136;

沈阳航空航天大学电子信息工程学院辽宁沈阳110136;

沈阳航空航天大学电子信息工程学院辽宁沈阳110136;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
深度学习; 残差模块; 密集模块; 空洞卷积;

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