基于SSD的实时车辆检测算法研究

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近年来,深度学习的卷积神经网络已经逐步应用于人们的生活之中,尤其是日益增加的交通管理系统。针对于桥面上过往车辆检测问题,论文引入SSD(Single Shot MultiBox Detector)网络,采用VGG作为基础网络提取网络结构特征,运用Softmax多分类器得到检测结果。通过对比视频中车辆检测的结果,论文在速度和精度上都达到了车辆检测的实时要求。论文通过该方法与两个不同检测算法比较,得出SSD的检测算法最优。
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