基于改进SSD算法的骑车人识别研究

马佳峰; 陈凌珊

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在智能网联汽车蓬勃发展的大背景下,目标识别作为智能驾驶的关键技术能够提高公路环境的安全性,本文采用SSD算法对公路环境下骑车人检测识别技术进行研究,发现SSD算法的小目标检测效果和平均识别精度都不太理想,故通过参考YOLOv3算法的跨层链接思想,在网络上引入FPN结构,进而提高识别效果。在TDCB数据集上的实验结果表明,平均检测精度和对小目标检测效果均有所提高,精度上提高约为2.2%,检测速度虽略微减缓,仍符合实际应用需求,改进后的SSD算法对提高公路环境下骑车人安全有着重要意义。

著录项

来源
《智能计算机与应用》 |2021年第9期|170-173|共5页
作者
马佳峰; 陈凌珊;
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作者单位

上海工程技术大学机械与汽车工程学院;

上海201620;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
骑车人检测; 深度学习; SSD; FPN; 跨层链接思想;

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