【摘 要】
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针对传统机器学习算法在交通监控视频的车辆检测中易受视频质量、拍摄角度、天气环境等客观因素影响,预处理过程繁琐、难以进行泛化、鲁棒性差等问题,结合空洞卷积、特征金字
【机 构】
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1.同济大学 计算机科学与技术系，上海 201804; 2. 嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室(同济大学)，上海 201804;
【基金项目】
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上海科委基金项目(17511104502)
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针对传统机器学习算法在交通监控视频的车辆检测中易受视频质量、拍摄角度、天气环境等客观因素影响,预处理过程繁琐、难以进行泛化、鲁棒性差等问题,结合空洞卷积、特征金字塔、焦点损失,提出改进的Faster R-CNN和SSD两种深度学习模型进行多类别车辆检测。首先从监控视频中截取的不同时间的851张标注图构建数据集;然后在保证训练策略相同的情况下,对两种改进后的模型与原模型进行训练;最后对每个模型的平均准确率进行评估。实验结果表明,与原Faster R-CNN和SSD模型相比,改进后的Faster R-CNN和SSD模型的平均准确率分别提高了0.8个百分点和1.7个百分点,两种深度学习方法较传统方法更适应复杂情况下的车辆检测任务,前者准确度较高、速度较慢,更适用于视频离线处理,后者准确度较低、速度较快,更适用于视频实时检测。
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