【摘 要】
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随着社会的高速发展和人民生活水平的不断提高,目标检测开始越来越广泛地应用于城市交通中。不同的天气条件会对交通检测造成影响,如雾天会使得拍摄的图片质量下降,从而使目标检测的效果不佳,研究雾天条件下的交通图像中车辆和行人的目标检测问题,提高相关算法的检测性能,对交通管理的现代化发展具有重要意义,因此本文对雾天交通图像中车辆及行人的目标检测算法展开了研究。首先本文分析了三种不同的去雾理论,对三种不同的去
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随着社会的高速发展和人民生活水平的不断提高,目标检测开始越来越广泛地应用于城市交通中。不同的天气条件会对交通检测造成影响,如雾天会使得拍摄的图片质量下降,从而使目标检测的效果不佳,研究雾天条件下的交通图像中车辆和行人的目标检测问题,提高相关算法的检测性能,对交通管理的现代化发展具有重要意义,因此本文对雾天交通图像中车辆及行人的目标检测算法展开了研究。首先本文分析了三种不同的去雾理论,对三种不同的去雾算法利用数据集进行了实验,利用客观指标并结合主观感受对实验结果进行了分析,实验表明GCANet去雾算法要优于其他两种算法。其次研究了当前主流的目标检测算法SSD神经网络,通过采用Res Net-50替换VGG-16以及引入注意力机制来提高SSD的检测精度,同时删掉了一些卷积层和增加了批标准化模块来减少训练参数和防止过拟合,在KITTI交通数据集上进行实验和分析,结果表明改进的SSD网络在交通场景中检测精度要高于原始SSD网络和其他一些目标检测网络。接着研究了另外一种目标检测算法YOLOv4神经网络,在CSPDark Net-53网络中引入了注意力机制,提高了检测精度,同时将非极大值抑制算法改为柔性非极大值抑制算法,以降低漏检率,在KITTI数据集上进行实验和分析,结果表明了改进的YOLOv4在交通场景中的检测精度要高于原始算法和其他一些算法。最后结合本文对去雾算法和目标检测算法的研究成果,将两者结合起来形成最终的雾天检测模型,利用RESIDE数据集进行实验,实验结果表明结合后的去雾模型在雾天条件下对交通图片的车辆和行人进行检测优于直接进行雾天的交通图像检测,然后搭建了雾天交通检测界面对图像进行了检测和去雾。
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