基于Mask R-CNN(FFM)的城市交通场景多目标检测与分割技术

来源 :福建农林大学 | 被引量 : 1次 | 上传用户：leeannie222

【摘要】

：

近年来,随着城市化和机动化水平的提高,城市交通问题日趋严重,社会各界对于智能交通、无人驾驶技术的需求也日益强烈。对于无人驾驶技术而言,感知周围环境并理解城市交通场景信息是实现无人驾驶的关键所在,即可归结为自然场景的多目标检测和分割问题。然而,当前在目标检测和分割方面的研究主要存在包括数据量单一、特征表征能力不足、模型性能不佳(特别是对小目标物体的检测和分割)等问题。本文的研究工作主要是基于深度学习

【作者】

：

林椿眄

【出处】

：

福建农林大学

【发表日期】

：

2019年01期

【关键词】

：

深度学习无人驾驶城市交通场景环境感知目标检测与分割

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