【摘 要】
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针对利用彩色图像进行车辆检测会受到路面阴影、车辆反光和光线不足等复杂情况的影响,提出一种基于卷积神经网络并融合了彩色与深度图像的车辆检测算法。设计了单通道RG-D融
【机 构】
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航天工程大学研究生院; 航天工程大学航天信息学院; 61618部队; 酒泉卫星发射中心发射测试站;
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针对利用彩色图像进行车辆检测会受到路面阴影、车辆反光和光线不足等复杂情况的影响,提出一种基于卷积神经网络并融合了彩色与深度图像的车辆检测算法。设计了单通道RG-D融合网络和双通道RGB-D融合网络两种改进模型,分别用于提高检测速度和准确度。实验使用GTA车辆数据集对该算法进行测试,并与基于RGB图像的其他流行算法进行对比和分析,结果表明:与基于彩色图像的Yolov2算法相比,利用双通道RGB-D融合网络检测的准确率和召回率分别提升5.69%和6.31%,利用单通道RG-D融合网络对单一图像的最快检测速度达到24ms。实验证明,本文提出的基于RGB-D图像的改进网络模型能够实现实时检测,并有效提高车辆检测精度。
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