智能辅助驾驶,其关键技术之一在于对行人和车辆实时准确的检测。针对传统行人车辆检测方法存在的精度低,实时性不高等问题,提出一种基于改进SSD的多尺度检测算法。主干网络由VGG16替换为DenseNet,设计特征融合模块,修改损失函数。在扩充后的KITTI数据集进行对比测试,与原SSD算法相比,mAP提高1.9%,检测速度达到39FPS,该改进算法精度更高,小目标检测效果也有一定的提升。
类型: 期刊论文
作者: 周腾,兰时勇
关键词: 智能辅助驾驶,行人车辆检测,特征融合,小目标
来源: 现代计算机 2019年21期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 公路与水路运输,计算机软件及计算机应用
单位: 四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室,四川川大智胜软件股份有限公司
分类号: TP391.41;U495
页码: 50-55
总页数: 6
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本文来源: https://www.lunwen90.cn/article/d5e1c7777dbb0957b06c815b.html