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基于改进卷积神经网络的车位角检测算法研究 被引量：1
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作者 张宝军 王钊璇 李孰非 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2023年第6期62-65,69,共5页
针对自动泊车系统从视频中提取到的每帧图片用传统的SSD算法检测目标时,会出现小目标检测效果不理想的问题,提出一种基于改进SSD网络模型的车位角检测算法。改进后的模型将Conv3_3层、Conv5_3层与原本提取小目标特征的Conv4_3层进行特... 针对自动泊车系统从视频中提取到的每帧图片用传统的SSD算法检测目标时,会出现小目标检测效果不理想的问题,提出一种基于改进SSD网络模型的车位角检测算法。改进后的模型将Conv3_3层、Conv5_3层与原本提取小目标特征的Conv4_3层进行特征融合,形成新的输出特征层N_Conv4_3,并删减掉原网络模型中检测大目标和中等目标的Conv10_2层和Conv11_2层。实验结果表明:与SSD_MobileNet、Faster R-CNN和经典SSD模型相比,改进后的模型在不同环境下对L型和T型车位角的检测准确率、召回率和F1均有提高,可以满足泊车实时检测的要求。 展开更多
关键词 SSD 特征融合 车位角 目标检测 卷积神经网络
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