【摘 要】
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在基于单目视觉的辅助驾驶中,对车载摄像头拍摄的视频进行车辆检测、识别、分析,可以提取出有效信息来提醒 司机或控制车辆的行驶,是机器视觉技术挑战问题.该文利用深度特征
【基金项目】
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国家自然科学基金(61471124);福建省科技重大项目(2017H6009);赛尔网络创新项目(NGII20160208,NGII20170201)
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在基于单目视觉的辅助驾驶中,对车载摄像头拍摄的视频进行车辆检测、识别、分析,可以提取出有效信息来提醒 司机或控制车辆的行驶,是机器视觉技术挑战问题.该文利用深度特征表达对车载视频进行车辆检测和分析,首先,针 对现有卷积神经网络对超清分辨率车载视频分析效果差的问题,提出随机失活池化降维方法改进设计卷积神经网络适 应高分辨率视频;其二,针对检测标识的车辆提取行驶状态信息的问题,该文利用现有卷积神经网络的重新训练分析出 车辆的行驶方向：前向（F-direction ）行驶车辆和对向（R-direction ）行
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