弱监督下基于SSD模型的低照度交通图像分类识别

董庆伟

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针对现有交通标识图像分类算法存在的分类识别准确率低、低照度环境适用性差等问题,设计了一种优化SSD(single shot multibox detector)模型,以改善低照度、弱监督条件下的图像分类识别性能。SSD模型在原始神经网络结构中增加了可变卷积层,提高了图像的匹配精度;模型采用了多任务损失函数提升图像分类置信度,为进一步优化SSD模型的性能,在选择窗口时以窗口比例为基准,生成具有不同规格的预选框,降低目标图像与真实图像的分类识别误差,并利用优化自适应阈值法提高交通标识图像的清晰度,以改善最终图像分类识别的准确率。实验结果显示,在测试集和训练集中,优化SSD模型均能得到较高的图像分类识别准确率,收敛速度更快且效率更高。

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来源
《北部湾大学学报》 |2022年第4期|37-42|共6页
作者
董庆伟;
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作者单位

闽南理工学院信息管理学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
弱监督; 低照度; 优化SSD模型; 交通图像; 自适应阈值分割;

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