基于区域推荐和深度卷积网络的交通目标检测

李娟; 强赞霞; 杨关; 崔春生

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基于区域推荐和深度卷积网络的交通目标检测

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为解决传统目标检测算法需要人工设定目标特征、使用滑动窗法判断目标可能区域耗时等问题,将基于区域推荐和深度卷积网络用于交通目标检测,直接从原始图像提取特征,免去了人工选取特征的环节;解决了滑动窗口法耗时的问题.首先采用Selective Search方法在源图像上生成大量的候选区域,以这些候选区域作为输入样本,训练深度卷积网络学习算法,自动进行特征提取,对每个候选区提取的特征采用SVM分类器进行分类,最后基于贪婪非极大值抑制方法精修候选框的位置.此算法通过matlab编程分别对单目标、多目标及多类交通目标进行检测实验,证明了所提方法的可行性和有效性.

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来源
《数学的实践与认识》 |2018年第16期|201-206|共6页
作者
李娟; 强赞霞; 杨关; 崔春生;
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作者单位

1. 中原工学院计算机学院 2. 河南财经政法大学计算机与信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
目标检测; 深度学习; 卷积网络; 支持向量机; 非极大值抑制;

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