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城市道路环境目标快速识别算法
被引量：
2
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作者
林朝俊
石英
《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》
2021年第6期1039-1044,共6页
文中选择anchor-free的FCOS网络作为基础检测算法,引入深度可分离卷积,大幅减少网络参数,进一步压缩了算法的特征金字塔网络,并优化了目标分层识别方案以提高特征金字塔的利用率.基于输入图像分辨率对算法精度和速度影响的分析,优化了...
文中选择anchor-free的FCOS网络作为基础检测算法,引入深度可分离卷积,大幅减少网络参数,进一步压缩了算法的特征金字塔网络,并优化了目标分层识别方案以提高特征金字塔的利用率.基于输入图像分辨率对算法精度和速度影响的分析,优化了输入图像的长宽比和分辨率,增大了行人与车辆目标的区分度.实验表明:改进算法速度可达23帧/s,精度可达26.5%.
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关键词
城市道路
环境
目标
检测
卷积神经网络
特征金字塔
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职称材料
题名
城市道路环境目标快速识别算法
被引量：
2
1
作者
林朝俊
石英
机构
武汉理工大学自动化学院
出处
《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》
2021年第6期1039-1044,共6页
基金
湖北省技术创新专项(2019AAA025)
国家自然科学基金(51805388)。
文摘
文中选择anchor-free的FCOS网络作为基础检测算法,引入深度可分离卷积,大幅减少网络参数,进一步压缩了算法的特征金字塔网络,并优化了目标分层识别方案以提高特征金字塔的利用率.基于输入图像分辨率对算法精度和速度影响的分析,优化了输入图像的长宽比和分辨率,增大了行人与车辆目标的区分度.实验表明:改进算法速度可达23帧/s,精度可达26.5%.
关键词
城市道路
环境
目标
检测
卷积神经网络
特征金字塔
Keywords
road environment object detection
convolutional neural network
feature pyramid network
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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出处
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1
城市道路环境目标快速识别算法
林朝俊
石英
《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》
2021
2
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