一种基于Faster-RCNN的车辆实时检测改进算法

来源 :南京大学学报(自然科学) | 被引量 : 0次 | 上传用户：newAya

【摘要】

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随着交通愈加发达,道路愈加拥堵,如何实时准确地获取车辆基本信息以便交通部门及时管理特定路段和路口的车辆显得日益重要.对交通视频中车辆的检测和识别,不仅需要实时检测,

【作者】

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杨薇王洪元张继张中宝

【机构】

：

常州大学信息科学与工程学院

【出处】

：

南京大学学报(自然科学)

【发表日期】

：

2019年2期

【关键词】

：

车辆实时检测 Faster-RCNN k-means算法区域提案网络多尺度训练

【基金项目】

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国家自然科学基金(61572085)

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随着交通愈加发达,道路愈加拥堵,如何实时准确地获取车辆基本信息以便交通部门及时管理特定路段和路口的车辆显得日益重要.对交通视频中车辆的检测和识别,不仅需要实时检测,还要保证其准确性.针对实际情况中车辆之间的遮挡、光照的变化、阴影、道路旁树枝的晃动、背景中固定对象的移动等因素严重影响检测与识别的精度的问题,提出基于Faster-RCNN(Faster-Regions with CNN features)的车辆实时检测改进算法.首先采用k-means算法对KITTI数据集的目标框进行聚类,得到合适的长宽比,并

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